sc-RNA上游分析--Cellranger

数据来源

#华为obs下载，请见另一篇博文
pwd
md5sum -c md5.txt #md5校验

软件安装

Downloads -Software -Single Cell Gene Expression -Official 10x Genomics Support

#下载解压软件包
#添加到环境路径
export PATH=/home/xlyang/software/cellranger-7.1.0:$PATH #如果要永久添加，需要更改.bashrc环境变量
cellranger -V
cellranger cellranger-7.1.0

检查pipeline是否正常

conda activate py39r42
cellranger sitecheck > sitecheck.txt
cellranger upload 邮箱@qq.com sitecheck.txt
cellranger testrun --id=tiny

pipeline

用一个脚本就可以实现counts分析，这个结果可以导入seurat做进一步的分析

##single cell RNA data analysis 
##ref:https://zhuanlan.zhihu.com/p/363109827
  ##########QC 1###########
  genomedir=/database/cellranger-reference/human/refdata-cellranger-GRCh38-3.0.0 ## Reference genome index directory
  datadir=/sdd/Raw_data/xlyang/KYSY-9831-221446-05/origData/221446J_PL7_Rest  ## File directory

  # List sample names,make sure to exclude _S and the following characters
  sample='221446J_PL7_Rest'

  # Start time
  date

  # Loop over each sample and perform cellranger count
  for s in $sample
  do
    # Print date and time
    date

    # Execute cellranger count command
    cellranger count --id=${s}_cellrange_out \
        --fastqs=$datadir/ \
        --sample=$s \
        --transcriptome=$genomedir \
        #如果数据来自双组学试剂的转录组数据，需要添加：
        #--chemistry=ARC-v1 \
	--localmem 80 #限制内存值（GB）

    # Print date and time
    date

    # Wait for the execution to be completed
    wait
  done

  # Exit the script
  exit

结果

单细胞测序分析流程之Cellranger - 知乎 (zhihu.com)

分析结果存储在outs文件夹的html文件中

导入seurat或者scanpy等软件进行接下来的分析（snapatacv1环境里面有）

library(dplyr)
library(Seurat)
pig.data <- Read10X(data.dir = "outs/filtered_feature_bc_matrix/") ##加载cellranger cout分析后的数据

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