cellranger(二)

使用

cellranger提供了五个分析模块用于分析单细胞转录组相关产品

1.cellranger mkfastq

调用bcl2fastq软件将illumina测序仪得到的BCL( raw base call )格式文件拆分为fastq文件。工作流如图所示:


一次上机测序两个不同的文库,执行一次cellranger mkfastq

一次上机测序两个不同的文库,<font color=red>分别</font>执行一次cellranger mkfastq

使用方法

$ cellranger mkfastq --id=tiny-bcl \
                     --run=/path/to/tiny_bcl \
                     --csv=cellranger-tiny-bcl-simple-1.2.0.csv

参数说明

Parameter Function
--run 必选;BCL文件所在目录
--id 可选;mkfastq将会生成相应目录,不接受绝对路径
--samplesheet
--sample-sheet
可选. 样本名字、index等信息;
[Data] Lane,Sample_ID,index,index2
1,test_sample,TGGTCCCAAG,ACGCCAGAGG
--csv
--simple-csv
可选,类似上面参数
... ...
--output-dir 指定FASTQ输出目录
--localcores 运行的最大CPU数
--localmem 运行的最大内存数

2.cellranger count:

分析cellranger mkfastq或者其他方式得到fastq格式的文件。这个模块包括比对、过滤、barcoding计数以及UMI计数。可以生成barcode-UMI信息,进行聚类及基因表达分析。不过我们通常用到表达信息,使用其他方式进行聚类及其他单细胞相关分析。

在分析count之前需要先下载参考基因组:

$ wget "https://cf.10xgenomics.com/supp/cell-exp/refdata-gex-GRCh38-2020-A.tar.gz" #人
$ wget "https://cf.10xgenomics.com/supp/cell-exp/refdata-gex-mm10-2020-A.tar.gz" #鼠

或者参照教程使用cellranger mkref自己构建参考基因组

$ cellranger count --id=sample345 \
                   --transcriptome=/opt/refdata-gex-GRCh38-2020-A \
                   --fastqs=/home/jdoe/runs/HAWT7ADXX/outs/fastq_path \
                   --sample=mysample \
                   --localcores=8 \
                   --localmem=64

输出结果包括以下信息:

Outputs:
- Run summary HTML:                 /outdir/outs/web_summary.html
- Run summary CSV:                  /opt/sample345/outs/metrics_summary.csv
- BAM:                              /opt/sample345/outs/possorted_genome_bam.bam
- BAM index:                        /opt/sample345/outs/possorted_genome_bam.bam.bai
- Filtered feature-barcode matrices MEX: /opt/sample345/outs/filtered_feature_bc_matrix
- Filtered feature-barcode matrices HDF5: /opt/sample345/outs/filtered_feature_bc_matrix.h5
......

count分析完成之后可以使用浏览器打开web_summary.html文件查看报告,网页版报告主要包括以下几个方面的内容:

Summary包括鉴定到的细胞数、reads数中值、基因数中值、比对率、饱和度等基本信息

Gene Expression View包括T-SNE降维结果、初步的聚类及每个cluster的高表达基因。

<font color="red">建议结果部分我们重点关注Summary,来判断文库构建及测序是否合格。</font>

3.cellranger multi:

用于分析细胞混合或者固定RNA数据,和count类似,multi也包括比对、过滤、barcoding计数以及UMI计数。可以生成barcode-UMI信息,进行聚类及基因表达分析等。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,444评论 6 496
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,421评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,036评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,363评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,460评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,502评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,511评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,280评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,736评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,014评论 2 328
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,190评论 1 342
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,848评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,531评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,159评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,411评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,067评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,078评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容