简介

主页： https://github.com/aertslab/cisTopic
cisTopic——从scATAC-seq数据中同时识别细胞状态和顺式调控主题的R包。

cisTopic是一个用于从单细胞表观基因组学数据同时识别顺式调控主题和细胞状态的R Bioconductor package。它依赖于Latent Dirichlet Allocation (LDA)算法，这种算法是一种有效的用于文本挖掘的贝叶斯方法，将相似主题和相关单词的文档分组到主题中。

cisTopic包括四个主要步骤: (1)生成一个二进制可及性矩阵作为LDA的输入;(2) LDA和模型选择;(3)利用LDA中的主题细胞分布进行细胞状态识别，(4)探索区域主题分布。

推荐理由：联合优化了细胞聚类和增强子的分类，可以识别细胞亚型和可及性的增强子。

软件安装

建议使用R3.6以上的版本

devtools::install_github("aertslab/RcisTarget")
devtools::install_github("aertslab/AUCell")
devtools::install_github("aertslab/cisTopic")

安装过程或许没那么顺利，我的测试环境是linux

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