如何使用cell ranger進行單細胞轉錄組定量分析

如何使用cell ranger進行單細胞轉錄組定量分析，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

在RNA_seq數據的定量分析中，都是首先將reads比對到參考基因組，然后再使用定量軟件進行定量，比如經典的hisat+stringTie的分析策略，對于單細胞轉錄組而言，其定量的原理也是一樣的，只不過由于引入了UMI標簽的設計，在定量時需要考慮相同UMI標簽來自同一個轉錄本，直接使用傳統的分析軟件就不合適了。

官方提供的cell ranger軟件不僅提供了數據拆分，也提供了定量等分析內容。

定量的前提都是需要將reads比對到參考基因組上，對于比對而言，第一步都是先對參考基因組建立索引，官網提供了人和小鼠的參考基因組供下載，網址如下

https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/downloads/latest

對于其他物種，我們只需要有基因組的fasta文件和轉錄本的gtf文件，就可以自定義參考基因組，步驟如下

1. 對GTF文件進行過濾

在原始的GTF文件中，會包含非常多類型的基因，可以通過mkgtf子命令，篩選其中感興趣的基因，用法如下

cellranger mkgtf \
hg38.ensembl.gtf \
hg38.ensembl.filtered.gtf \
--attribute=gene_biotype:protein_coding

通過attribute屬性來篩選，上述例子中只篩選出蛋白編碼基因對應的記錄。

2. 建立索引

通過mkref子命令來建索引，用法如下

cellranger mkref \
--genome=output_genome \
--nthreads=10 \
--fasta=input.fa \
--genes=input.gtf

genome參數指定輸出結果的目錄，建好索引之后的目錄結構如下

.
├── fasta
│   ├── genome.fa
│   └── genome.fa.fai
├── genes
│   └── genes.gtf
├── pickle
│   └── genes.pickle
├── reference.json
└── star

可以看到，cell ranger對基因組建立了STAR的索引，然后通過STAR將reads比對到參考基因組上。

定量分析通過count子命令實現，用法如下

cellranger count \
--id=sample345 \
--transcriptome=database_path \
--fastqs=fastq_path \
--sample=mysample \

id參數指定輸出目錄的名字,transcriptome參數指定基因組索引所在目錄，fastqs指定mkfastq命令產生的序列文件所在目錄，sample參數指定需要分析的樣本，在fastq_path下對應一個子目錄。

count子命令不僅可以進行定量分析，還提供了聚類，PCA, tSNE等一系列分析結果，輸出結果目的錄下文件很多，在后續我們會詳細解讀該命令的輸出結果。

關于如何使用cell ranger進行單細胞轉錄組定量分析問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。