单细胞数据分析流程(cellranger、Seurat、singleR)
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发布时间：2024-10-18 18:59
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时间：2024-11-16 04:38
单细胞数据分析流程主要涉及从数据下载到结果解读的多个步骤。以下为详细步骤：
数据下载步骤可参考简书的教程，下载自己所需的单细胞测序数据。数据文件命名规则为：[样本名称]_S1_L00[读取序列编号]_[读取类型]_001.fastq.gz。数据中的Barcode标记细胞，UMI标记mRNA。
数据质量控制利用FastQC软件进行。已安装FastQC后，通过编写脚本运行该软件，以检测数据质量。通常，使用FastQC检查数据文件质量，确保后续分析的准确性。
使用cellranger软件进行数据分析。首先，安装cellranger并下载参考基因组。参考基因组下载步骤在10x Genomics官方支持页面找到。建议使用官方提供的索引文件以避免可能的错误和节省时间。
cellranger软件提供多种功能，包括：
cellranger mkfastq：用于转换原始测序数据（BCL格式）为FASTQ格式。
cellranger count：将FASTQ文件与参考基因组进行比对，生成下游分析所需的定量数据文件，包括一个.cloupe文件（用于Loupe浏览器分析）和其他下游分析所需的文件格式。
cellranger aggr：用于合并两组数据。
cellranger reanalyze：允许设置不同参数重新分析cellranger count或cellranger aggr的结果。
cellranger multi：用于处理Cell Multiplexing数据集。
细胞定量使用cellranger count，为Seurat分析准备数据。通过编写脚本，使用cellranger count命令执行分析，输出结果文件包括barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz和matrix.mtx.gz。
Seurat分析流程如下：
过滤数据，生成小提琴图，有助于确定后续分析的阈值。
绘制nCount_RNA、nFeature_RNA、percent.mito等关系图，进行数据标准化，选取前十个高变基因。
进行PCA降维，绘制热图，确定数据集的维度。手肘图帮助确认最佳降维数量。
使用UMAP非线性降维，对比UMAP与t-SNE方法在不同样本大小下的效果。
标记和分析每个簇，报告显著差异基因。
使用singleR进行注释，绘制结果图。
进行单细胞轨迹分析。
以上步骤是单细胞数据分析的基本流程，确保每一步操作正确无误，以获得准确且有意义的分析结果。注意管理数据量，确保分析过程的稳定性和效率。
