cellranger mkfastq

Illumina测序下机后的数据为 原始数据（raw base call ）BCL文件，拿到BCL文件之后，第一步是使用cellranger的cellranger mkfastq进行拆分数据，目的是将将一个或多个lane中的混合的测序样本按照index生成对应样本的fastq文件，原理图如下：

以10X提供的例子来说，需要确定输出目录，BCL文件的目录，以及一个csv文件。

cellranger mkfastq --id=tiny-bcl \
                   --run=cellranger-tiny-bcl-1.2.0 \
                   --csv=cellranger-tiny-bcl-simple-1.2.0.csv

其中id指定的cellranger mkfastq将输出目录的名称，run指的是下机的原始BCL文件目录，csv文件包含了测序lane、样本名称、index。
csv文件格式如下：

Lane,Sample,Index
1,test_sample,SI-P03-C9

如果是多个样本分布在不同的lane里面可以将csv文件写成

Lane,Sample,Index
1,test_sample,SI-P03-C9
#格式如下，测试数据不含这个index,1-4代表1234lane都需要。
1-4,test_sample2,SI-P03-CX

拿到fastq文件之后就可以通过cellranger count分析啦
cellranger||分析单细胞测序数据

参考：https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/pipelines/3.1/using/mkfastq
https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/pipelines/3.1/using/tutorial_fq
https://www.plob.org/article/20990.html