前面我们通过RcisTarget包的
cisTarget()
函数，一句代码就完成了我们的hypoxiaGeneSet.txt文本文件的171个基因的转录因子注释。见：
基因集的转录因子富集分析
通过学习，我们知道这个RcisTarget包内置的motifAnnotations_hgnc是16万行，可以看到每个基因有多个motif。而且下载好的 hg19-tss-centered-10kb-7species.mc9nr.feather 文件，也是 24453个motifs的基因排序信息。但是我们留下来了一个悬念，如何从几万个注释结果里面挑选到最后100个富集成功的motif呢？
首先批量计算AUC值
如果是单细胞转录组数据里面，每个单细胞都是有一个geneLists，那么就是成千上万个这样的calcAUC分析，非常耗费计算资源和时间，就需要考虑并行处理，我们这里暂时不需要，所以直接 nCores=1 即可。
其中geneLists和motifRankings来自于前面的教程，见：
基因集的转录因子富集分析
motifs_AUC <- calcAUC(geneLists, motifRankings, nCores=1 )
可以看到是 24453个motifs的AUC值都被计算了：
> motifs_AUCfor 1 gene-sets and 24453 motifs.
挑选统计学显著的motif
auc <- getAUC(motifs_AUC)[1 ,]"hypoxia" , xlab="AUC histogram" ,100 , col="#ff000050" , border="darkred" )3 *sd(auc)) + mean(auc)"red" )
可以看到 24453个motifs的AUC值看起来满足正态分布，一般来说，对正态分布，我们会挑选 mean+2sd范围外的认为是统计学显著，但是作者卡的比较严格，是 mean+3sd ，示意图如下：
看看Area Under the Curve (AUC)如何计算
这个时候就需要一个取舍了，我们是否需要知道每个细节，比如GSEA分析，我也多次讲解：
但实际上，绝大部分读者并没有去细看这个统计学原理，也不需要知道gsea分析的nes值如何计算，或者说这个Area Under the Curve (AUC)如何计算。
我这里也不想耗费时间去深究，去讲解了。不理解原理并不影响大家使用，知道这个概念，
知道如何根据AUC值去判断结果就好
。其实这个包的核心在于motifRankings变量，数据库文件来自于前面的教程，见：
基因集的转录因子富集分析
，也是很容易制作的，选取人类的不到2000个TF的全部chip-seq数据的peaks文件的bed，把人类的2万个基因的启动子区域的该TF的信号强度排序即可。
然后看看motif的详情
这个RcisTarget包内置的motifAnnotations_hgnc是16万行，可以看到每个基因有多个motif，我们挑选出来了105个moif，去这个表格里面筛选一下，就只剩下82个了。
data(motifAnnotations_hgnc)
高级分析之可视化motif
前面的教程，一句代码就完成了motif的富集 ，见：
基因集的转录因子富集分析
这个时候，我们可以根据 addLogo 函数，对我们富集好的转录因子的motif加上一些
可视化图表
，代码如下：
motifEnrichmentTable_wGeneslibrary (DT)"enrichedGenes" , "TF_lowConf" ), with=FALSE ], FALSE , # To show the logo "top" , options=list(pageLength=5 ))
这些motif都是数据库已知的，其可视化如下：
高级分析之网络图
这里面的
R代码技巧
还是蛮值得细细品读的：
