上面一个帖子，我们已经构建了拟南芥转录因子相关的motif数据库，今天我们随便找了一个拟南芥的例子来看一下，用的是一个叶片的例子。
注释也是粗略做了一下，只做测试，不做质量参考。
我们基于前面测试的python版本的脚本来运行。
=======第一步：转化成loom文件=======
Rscript get_count_from_seurat.R -i arabidopsis.rds -s 200 -l out -a RNA
从而获得out.loom和subset.rds文件。
=======第二步：运行pyscenic脚本=====
pyscenic_from_loom.sh -i out.loom -n 60 #我在一个大内存节点上运行的，机器性能小的，修改一下并行的线程个数
其中需要修改脚本里面的几个库文件。
注：其中Athaliana.regions_vs_motifs.rankings.feather是上个帖子我们生成的拟南芥的motif文件。Ath.TF.txt包含拟南芥所有TF的ID。Ath.motif.tbl是我根据下载的human的那个文件，把motif的相关信息给替换成了拟南芥的。
修改库文件
Ath.TF.txt
Ath.motif.tbl
最终获得aucell.loom文件。
=========第四步：计算RSS=======
Rscript calcRSS_by_scenic.R -l aucell.loom -m metadata_subset.xls -c celltype -a RNA
最终可获得前面可视化的那些图片。
比如：
regulon_activity_in_celltype
regulon_activity_in_sd_topgene_celltype
regulon_RSS_in_plotRSS_celltype
regulon_RSS_in_sd_topgene_celltype
regulons_activity_in_dotplot
regulons_RSS_celltype_in_dotplot
all_regulon_activity_in_allcells
all_regulons_activity_in_celltype
all_regulons_RSS_in_celltype
50_regulon_netplot
