单细胞测序数据分析（3）- cell ranger的下载和使用-学习笔记

时间：2024-12-15 07:26:01

参考：
单细胞实战(三) Cell Ranger使用初探

接下来就是用 cell ranger 软件进行分析，但是有一个前提，需要我们注意，系统性能要非常好，一般不太需要我们去做，很多文章都说这儿只需要了解一下，知道大概流程就行。

系统要求：
Linux 至少8核
CPU(推荐16核)64GB 
RAM(推荐128GB)，最低配的64G，允许cellranger aggr合并最多250k个细胞
1T硬盘
64-bit CentOS/RedHat 6.0 or Ubuntu 12.04
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cell ranger 软件分为下面四大部分：
cellranger mkfastq ： 它借鉴了Illumina的bcl2fastq ，可以将一个或多个lane中的混样测序样本按照index标签生成样本对应的fastq文件

cellranger count ：利用mkfastq生成的fq文件，进行比对(基于STAR)、过滤、UMI计数。利用细胞的barcode生成gene-barcode矩阵，然后进行样本分群、基因表达分析

cellranger aggr ：接受cellranger count的输出数据，将同一组的不同测序样本的表达矩阵整合在一起，比如tumor组原来有4个样本，PBMC组有两个样本，现在可以使用aggr生成最后的tumor和PBMC两个矩阵，并且进行标准化去掉测序深度的影响

cellranger reanalyze ：接受cellranger count或cellranger aggr生成的gene-barcode矩阵，使用不同的参数进行降维、聚类

cell ranger 软件分析的结果主要是包含有细胞信息的BAM, MEX, CSV, HDF5 and HTML等文件

#下载软件
curl -o cellranger-2.1. "http://cf./releases/cell-exp/cellranger-2.1.?Expires=1557260110&Policy=eyJTdGF0ZW1lbnQiOlt7IlJlc291cmNlIjoiaHR0cDovL2NmLjEweGdlbm9taWNzLmNvbS9yZWxlYXNlcy9jZWxsLWV4cC9jZWxscmFuZ2VyLTIuMS4xLnRhci5neiIsIkNvbmRpdGlvbiI6eyJEYXRlTGVzc1RoYW4iOnsiQVdTOkVwb2NoVGltZSI6MTU1NzI2MDExMH19fV19&Signature=RNQd-gTASTQhtnUSBfQWrnqo6Pyy2wDXtV5tlxkG97727GvoRhMqFXbEsz4gJl2BMckdVvW3S1tZRwRo5pmxPzmhq-8RKxf99pGqlzo84HYqhbIRkxXlIbLbj-u3PUJqo8cesWpbSVSKkS2TCNS-9GMFNieQswqMS2-DN4BqoBOJnWr7T4wlOMd9hypXWwOsW2P2fqaM-WP2ooMyo-oIxm3y9gDghXdDEP5lvHU7GCQcFGGexkdIrD6S5p8JPJ1DB5XieGrtEuP1YVp6tLMGXFoRWXS8dQLI1egWDYlOuRaiQgLIb3o5ZxBg5NpzLPP5kDHMAVzJFdBpf~~rkyNYTA__&Key-Pair-Id=APKAI7S6A5RYOXBWRPDA"
#解压
tar zxvf cellranger-2.0. 

export PATH=/home/biosoft/cellranger-3.0:$PATH
echo $PATH
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cellranger  (2.0.2)
结果如下：
usage:

    cellranger mkfastq

    cellranger count
    cellranger aggr
    cellranger reanalyze
    cellranger mkloupe
    cellranger mat2csv

    cellranger mkgtf
    cellranger mkref

    cellranger vdj

    cellranger mkvdjref

    cellranger testrun
    cellranger upload
    cellranger sitecheck
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我们还需要下载一个参考基因组，去官网下载就好了，这样还省得我们自己用cell ranger 构建特定的参考基因组，自己尝试构建的话参考单细胞实战(三) Cell Ranger使用初探。

curl -O http://cf./supp/cell-exp/refdata-cellranger-GRCh38-1.2.
# 然后解压
tar -xzvf refdata-cellranger-GRCh38-1.2.
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在这里插入图片描述
CellRanger走起(四) Cell Ranger流程概览 里面有上述四个主要功能具体的代码如何编写和运行，可以看一下。

其中，filtered_gene_bc_matrices：是重要的一个目录，下面又包含了 、、，是下游Seurat、Scater、Monocle等分析的输入文件。这一点需要注意，去GEO数据库下载相应的数据时，下载到表达矩阵即可。

cell ranger:从拆库到定量也是个优秀的网站。

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