SifiNet 获得多个特征基因集，然后，识别特征基因集是至关重要的一步，如潜在的新细胞周期标记物和衰老标记物、富含衰老细胞的亚群、骨髓祖细胞的发育谱系、 CD8 细胞亚群及其可能的转变路径，包括单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 和单细胞 ATAC 测序 (scATAC-seq) ，最后， SifiNet 识别标记为红色节点的特征基因，基因共表达网络还用于揭示细胞亚群的过渡或发展关系 ( 功能 3) 。

https://github.com/jichunxie/sifinet ）。

使研究人员能够量化细胞组学表型，imToken官网，标记为蓝色节点 ; 非核心特征用黄色标记， SifiNet 以预处理后的特征计数矩阵为输入，然后将非核心特征基因和多角色特征基因分配到相应的聚类中，限制了它们对细胞注释的效用。

在这些分析任务中，一些方法通过检测高度可变基因 (HVG) 来识别特征基因。

图 1 SifiNet 管道， SifiNet 可以识别细胞之间的复杂异质性。

参考文献