嗯，很有必要整理一下这个软件遇到的很多问题。
作为分析regulon的一个工具，SCENIC有两张版本，一个是R版本，一个是python版本。
R版本安装简单，但是计算速度非常。。非常。。非常慢。而且要是安装在本地，对电脑的内存要求蛮高的。
例如我，为了图省事，直接买了两个内存条插进去，但是数据依旧卡在了中途。
所以还是python的版本比较快。
1，先介绍一下regulon是干什么的？
Regulon（调控子）：是受同一个调控元件（转录因子）调控的一群基因的集合。
每个调控子可以定义为一个转录因子及其靶基因的集合。
调控子（Regulon）分析能做什么？
①识别单细胞转录组数据中的转录因子及其靶基因，鉴定Regulon。
②找到共同调控下游基因，负责细胞功能的高关联性Regulon。
③构建不同细胞类型中的基因调控网络。
④确定维持细胞特性的重要调控子。
这个是博主“生信光”的介绍。
举个例子吧，例如在Tao文章中的一个分析，想看看在early stage、late stage和 post trans中方HSC中富集的转录子，所以就使用SCENIC进行富集。
2、pySCENIC的安装。
安装最开始是跟着官网进行的
conda create -n pyscenic python=3.10
conda activate pyscenic
pip install pyscenic
完成之后，看起来是成功了，但是运行的时候报错。
error1：
pyscenic ValueError: Intersection of gene_names and tf_names is empty.
解决办法1：就是重新下载TF的文件，或者直接从pySCENIC的包的data路径下copy过来。
error2：
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'object'.
解决办法2：跟换numpy的版本。
这里就是试来试去，换了numpy 1.20.0，以为万事大吉了，天真了，还是不对。
然后github查了好多，说换别的版本，1.22.0，1.23.0，1.24.0。
好多个版本都不对。
算求！！！！
直接卸了，重新安装。
看到一个博主，使用的是python3.9和默认numpy，试试吧。
完蛋玩意儿，还是不对。
最后看到一个GitHub，说python3.8和numpy1.24.0。
看了一下pyscenic 是2022年的，而且有人回复说这个组合解决问题啊。
试试吧。
还是不对。
报错还是说要numpy1.20。
嗯，那就看看conda里面是到底包含的是numpy多少/
conda search numpy
good，是1.20.3。安装。
解决了，但是又报错。
ModuleNotFoundError: No module named 'six'
那就conda install安装即可。
运行，又报错
ImportError: Numba needs NumPy 1.22 or greater. Got NumPy 1.20.
呃~~~~~~FUCK
不管了，先改一改试试吧。
更新到1.22版，pyscenic -h 好了。
3、使用pyscenic分析数据
（1）推断转录因子与提供的表达矩阵基因的共表达模块，基于grnboost2方法
pyscenic grn --num_workers 5 \
--sparse \
--method grnboost2 \
--output sce.adj.csv \
sce.loom \
hs_hgnc_tfs.txt
（2） 进行TF-motif富集分析，识别直接靶标。得到转录因子(TF)与其对应的直接作用的靶点,称为regulon(每一个regulon是1个TF和其调控的靶基因)
pyscenic ctx --num_workers 5 \
--output sce.regulons.csv \
--expression_mtx_fname sce.loom \
--all_modules \
--mask_dropouts \
--mode "dask_multiprocessing" \
--min_genes 10 \
--annotations_fname ./pySCENIC/motifs-v9-nr.hgnc-m0.001-o0.0.tbl \
sce.adj.csv \
./pySCENIC/hg38_10kbp_up_10kbp_down_full_tx_v10_clust.genes_vs_motifs.rankings.feather
（3） 使用AUCell对每个细胞的每个regulon活性进行评分。
pyscenic aucell --num_workers 3 \
--output sce_SCENIC.loom \
sce.loom \
sce.regulons.csv
以为万事大吉了，不不不，还有很多错误需要解决。
[BUG] 'Series' object has no attribute 'iteritems'
查了一下，应该是pandas包的版本有问题。
这里也需要安装特定版本。
conda install numpy=1.5.3
Finally 终于完成。
