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    单细胞转录组高级分析二:转录调控网络分析

    组织内细胞异质性的基础是细胞转录状态的差异,转录状态的特异性又是由转录因子主导的基因调控网络(GRNs)决定并维持稳定的。因此分析单细胞的GRNs有助于深入挖掘细胞异质性背后的生物学意义,并为疾病的诊断、治疗以及发育分化的研究提供有价值的线索。然而单细胞转录组数据具有背景噪音高、基因检出率低和表达矩阵稀疏性的特点,给传统统计学和生物信息学方法推断高质量的GRNs带来了挑战。Single-cell regulatory network inference and clustering (SCENIC)是一种专为单细胞数据开发的GRNs算法,它的创新之处在于引入了转录因子motif序列验证统计学方法推断的基因共表达网络,从而识别高可靠性的由转录因子主导的GRNs。SCENIC相关的文章2017年首先发表于nature methods,2020年又将流程整理后发表于nature protocls。需要深入了解分析原理和流程的朋友可以参考这两篇文章:

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    基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术(十三)

    十三、无事实的事实表 本节讨论一种技术,用来处理源数据中没有度量的需求。例如,产品源数据不包含产品数量信息,如果系统需要得到产品的数量,很显然不能简单地从数据仓库中直接得到。这时就要用到无事实的事实表技术。使用此技术可以通过持续跟踪产品的发布来计算产品的数量。可以创建一个只有产品(计什么数)和日期(什么时候计数)维度代理键的事实表。之所以叫做无事实的事实表是因为表本身并没有度量。 1. 产品发布的无事实事实表 本小节说明如何实现一个产品发布的无事实事实表,包括新增和初始装载product_count_fact表。下图显示了跟踪产品发布数量的数据仓库模式(只显示与product_count_fact表有关的表)。

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    基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术(三)

    三、维度子集         有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据,可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中,所以叫维度子集。维度子集比细节维度的数据少,因此更易使用,查询也更快。         本节中将准备两个特定维度,它们均取自现有的维度:月份维度(日期维度的子集),Pennsylvania州客户维度(客户维度的子集)。 1. 建立月份维度表         执行下面的脚本建立月份维度表。注意月份维度不包含promo_ind列,该列不适用月层次上,因为一个月中可能有多个促销期,而且并不是一个月中的每一天都是促销期。促销标记适用于天这个层次。

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    基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术

    三、维度子集 有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据,可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中,所以叫维度子集。维度子集比细节维度的数据少,因此更易使用,查询也更快。 本节中将准备两个特定维度,它们均取自现有的维度:月份维度(日期维度的子集),Pennsylvania州客户维度(客户维度的子集)。 1. 建立月份维度表 执行下面的脚本建立月份维度表。注意月份维度不包含promo_ind列,该列不适用月层次上,因为一个月中可能有多个促销期,而且并不是一个月中的每一天都是促销期。促销标记适用于天这个层次。

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