揭秘10x单细胞数据分析全流程：cellranger工具详解

"10单细胞平台数据分析流程主要围绕细胞ranger这款工具展开，它是由10x Genomics公司开发的专门用于处理单细胞测序数据的一整套分析工具。cellranger的核心功能包括数据预处理、细胞和基因表达的量化、样本整合以及高级分析，如降维、聚类和差异分析。以下是详细的步骤和相关概念： 1. **数据拆分与量化** - cellranger的`mkfastq`模块是基于illumina'sbc12fastq软件的封装，用于将原始的BCL数据（raw basecall）转换为可读的FASTQ文件，这是后续分析的基础。 2. **构建参考基因组** - `mkgft/mkrefcellranger`提供人类和小鼠的预设参考基因组，但用户也可以根据特定物种的基因组信息自行构建，生成适用于cellranger的基因组索引。 3. **细胞表达计数** - `count`是cellranger的核心功能，它负责计算每个细胞中的转录本丰度，生成基因表达矩阵，这是后续分析中研究基因表达水平的关键数据。 - `aggr`用于整合来自多个样本的数据，确保结果的一致性和可靠性。 - `reanalyze`允许用户调整分析参数，以适应不同的研究需求，如特征选择、聚类分析等。 - `mat2csv`将最终的矩阵格式转换为CSV，方便进一步的数据可视化和分析。 4. **免疫组库分析** - `vdj/mkvdjref`是针对免疫组学数据的分析工具，用于处理V(D)J序列，对免疫细胞的受体进行分析。 5. **辅助工具** - `testrun`用于软件测试，`upload`用于上传数据到10x Genomics的云端平台进行管理和共享，`sitecheck`则是校验数据上传的完整性。 在具体操作中，流程涉及以下几个关键命令： - `mkref`：用于准备参考基因组，比如下载Ensembl提供的物种注释GTF文件和基因组FASTA文件。 - `mkfastq`：处理原始测序数据，将其转化为FASTQ格式。 - `count`：进行转录本计数，结合barcode和UMI（Unique Molecular Identifier）信息。 - `aggr`：整合多样本数据，合并成一个统一的表达矩阵。 - `mat2csv`：将分析结果转换为CSV格式，便于后期使用。 - `reanalyze`：重新分析或调整参数以优化分析效果。 - `vdj`：针对免疫相关的V(D)J序列分析。 - `testrun`, `upload`, 和 `sitecheck`：辅助性功能，分别用于软件测试、数据上传验证和数据完整性检查。 cellranger为单细胞数据分析提供了一个完整的解决方案，从数据预处理到分析再到结果呈现，使得复杂而密集的单细胞测序数据得以高效处理和解读。"