文章中其中用到的文件獲取方式https://pan.baidu.com/s/1HCsHRXNX9Il8u8RIPXSEug?pwd=2626

1.上游分析

1.1 安裝conda、sratoolkit、cellranger

1.2 使用conda進(jìn)行常用軟件安裝

1.3 參考基因組下載

1.4 文件夾創(chuàng)建

1.5 數(shù)據(jù)下載

1.6?SRA轉(zhuǎn)fastq

1.7 cellranger count流程

1.8 結(jié)果解讀

• web_summary.html：必看，官方說明 summary HTML file ，包括許多QC指標(biāo)，預(yù)估細(xì)胞數(shù)，比對(duì)率等；

• metrics_summary.csv：CSV格式數(shù)據(jù)摘要，可以不看；

• possorted_genome_bam.bam：比對(duì)文件，用于可視化比對(duì)的reads和重新創(chuàng)建FASTQ文件，可以不看；

• possorted_genome_bam.bam.bai：索引文件；

• filtered_gene_bc_matrices：是重要的一個(gè)目錄，下面又包含了 barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz、matrix.mtx.gz，是下游Seurat、Scater、Monocle等分析的輸入文件，是經(jīng)過Cell Ranger過濾后構(gòu)建矩陣所需要的所有文件；

• filtered_feature_bc_matrix.h5：過濾掉的barcode信息HDF5 format，可以不看；

• raw_feature_bc_matrix：原始barcode信息，未過濾的可以用于構(gòu)建矩陣的文件，可以不看；

• raw_feature_bc_matrix.h5：原始barcode信息HDF5 format，可以不看；

• analysis：數(shù)據(jù)分析目錄，下面又包含聚類clustering（有g(shù)raph-based & k-means）、差異分析diffexp、主成分線性降維分析pca、非線性降維tsne，因?yàn)槲覀冏约簳?huì)走Seurat流程，所以不用看；

• molecule_info.h5：可用于整合多樣本，使用cellranger aggr函數(shù)；

• cloupe.cloupe：官方可視化工具Loupe Cell Browser?輸入文件，無代碼分析的情況下使用，會(huì)代碼的同學(xué)通常用不到。

將所有結(jié)果中的filtered_gene_bc_matrices文件夾保存在自己電腦output文件夾下，進(jìn)行下游分析

2. 下游分析

2.1 R包安裝、加載

2.2 數(shù)據(jù)讀取過濾

2.3 標(biāo)準(zhǔn)化

2.4 尋找高變基因

2.5 （可選）可通過以下方法修改組織樣本信息

2.6 細(xì)胞周期分析

2.7 PCA分析

2.8 非線性降維

2.9 分析各亞群的marker基因

2.10 singleR 預(yù)測(cè)亞群名稱