diff --git "a/docs/2024-07/\344\270\200\347\275\221\346\211\223\345\260\275\345\205\250\351\203\250\347\232\204\345\225\206\344\270\232\345\214\226\345\215\225\347\273\206\350\203\236\346\225\260\346\215\256\345\244\204\347\220\206.md" "b/docs/2024-07/\344\270\200\347\275\221\346\211\223\345\260\275\345\205\250\351\203\250\347\232\204\345\225\206\344\270\232\345\214\226\345\215\225\347\273\206\350\203\236\346\225\260\346\215\256\345\244\204\347\220\206.md"
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-title: "一网打尽全部的商业化单细胞数据处理"
-date: 2024-07-04T10:29:56Z
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-一网打尽全部的商业化单细胞数据处理 by 单细胞天地
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-<div><section data-tool="mdnice编辑器" data-website="https://www.mdnice.com"><blockquote data-tool="mdnice编辑器"><span></span><p>看到了预印本出来了一个测评文章；《<strong>Comparative Analysis of Commercial Single-Cell RNA Sequencing Technologies</strong>》重要的是3个链接：</p></blockquote><ul data-tool="mdnice编辑器"><li><section>Pre-print: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.18.599579v1</section></li><li><section>SRA BioProject: PRJNA1106903 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1106903)</section></li><li><section>https://github.com/danledinh/scRNAseq-repo</section></li></ul><p data-tool="mdnice编辑器">统一使用了人类的血液样品去做单细胞转录组，涉及到如下所示8种不同的商业化平台:</p><p><img data-galleryid="" data-imgfileid="100040176" data-ratio="0.6314814814814815" data-s="300,640" data-src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/siaia0BDGJdjRnpYzLYVTtA1qC1iabwVJaa5ddibbQ8iaebeJgNd7icr2hHfMd5EtjWsneUfKdolrMj6oJjvoRffIPbA/640?wx_fmt=png&amp;from=appmsg" data-type="png" data-w="1080" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/siaia0BDGJdjRnpYzLYVTtA1qC1iabwVJaa5ddibbQ8iaebeJgNd7icr2hHfMd5EtjWsneUfKdolrMj6oJjvoRffIPbA/640?wx_fmt=png&amp;from=appmsg"></p><figure data-tool="mdnice编辑器"><figcaption>8种不同的商业化平台</figcaption></figure><p data-tool="mdnice编辑器">每个商业化单细胞转录组平台都有自己的上游数据处理软件，比如大名鼎鼎的10x就是CellRanger流程，正常走cellranger的定量流程即可，代码我已经是多次分享了。参考：</p><ul data-tool="mdnice编辑器"><li><section><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&amp;mid=2247512340&amp;idx=3&amp;sn=1b9609a8870a0209dd27ffdcbc3cac87&amp;chksm=9b4bf1afac3c78b90674678fcec66365b9faaa275ff4b0a2255e0a05fa8b905e15222a643bea&amp;scene=21#wechat_redirect" data-linktype="2">10X单细胞转录组原始测序数据的Cell Ranger流程（仅需800元）</a></section></li><li><section><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&amp;mid=2247496813&amp;idx=1&amp;sn=4151bf2265618eff4e0123722c50e569&amp;scene=21#wechat_redirect" data-linktype="2">10X的单细胞转录组原始数据也可以在EBI下载</a></section></li><li><section><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&amp;mid=2247510920&amp;idx=1&amp;sn=c4561d34e984406693c014cdfe236c0f&amp;chksm=9b4beb33ac3c622542d894344c323ff7cca52f69119d02fc7aa4636af0cbe7df4b6c63dd5ba9&amp;scene=21#wechat_redirect" data-linktype="2">一个10x单细胞转录组项目从fastq到细胞亚群</a></section></li><li><section><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&amp;mid=2247513565&amp;idx=1&amp;sn=092e637017d176c43f00a295d3210592&amp;scene=21#wechat_redirect" data-linktype="2">一文打通单细胞上游：从软件部署到上游分析</a></section></li><li><section><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&amp;mid=2247513605&amp;idx=1&amp;sn=e86a329c887745c6d00d3ededa39dcda&amp;chksm=9b4bf6beac3c7fa8523cef4e7189fb20b914460ddb61e6cd1dd520b5928e1b59a8b7827ce783&amp;scene=21#wechat_redirect" data-linktype="2">PRJNA713302这个10x单细胞fastq实战</a></section></li><li><section><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&amp;mid=2247513968&amp;idx=1&amp;sn=f5a44a7bea0bdacd8af1a20c177763e5&amp;scene=21#wechat_redirect" data-linktype="2">一次曲折且昂贵的单细胞公共数据获取与上游处理</a></section></li><li><section><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&amp;mid=2247514146&amp;idx=1&amp;sn=b9721433d49a2d963eeaab1ad47fc91b&amp;scene=21#wechat_redirect" data-linktype="2">只能下载bam文件的10x单细胞转录组项目数据处理</a></section></li><li><section><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&amp;mid=2247511452&amp;idx=2&amp;sn=83ec97cbc3334a6095e6d63e05e9fd6e&amp;scene=21#wechat_redirect" data-linktype="2">不知道10x单细胞转录组样品和fastq文件的对应关系</a></section></li><li><section><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&amp;mid=2247508521&amp;idx=2&amp;sn=2cf3158e74d37b3a741908d8bfc8f02f&amp;scene=21#wechat_redirect" data-linktype="2">10X单细胞转录组测序数据的 SRA转fastq踩坑那些事</a></section></li><li><section><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&amp;mid=2247514395&amp;idx=2&amp;sn=96c505b76ae87dd0efa737c4c44e2270&amp;scene=21#wechat_redirect" data-linktype="2">10x的单细胞转录组fastq文件的R1和R2不能弄混哦</a></section></li></ul><p data-tool="mdnice编辑器">差不多几个小时就可以完成全部的样品的cellranger的定量流程。但是其它平台，因为确实是市场占有率很低，我遇到的不多，所以基本上就只有BD的以及Singleron我分享过实战笔记，但是这个测评文章太强了，https://github.com/danledinh/scRNAseq-repo</p><ul data-tool="mdnice编辑器"><li><section>For each of the 10x kits, CellRanger version 7.1.0 was used. The 10x 3’ and 5’ kitsrequired the subcommand count and 10x FRP required the subcommand multi.</section></li><li><section>For Fluent,PIPseeker version 2.1 was used.</section></li><li><section>For BD, Rhapsody version 2.0 was used.</section></li><li><section>For Honeycomb,BeeNet version 1.1.3 was used.</section></li><li><section>For Parse, split-pipe version 1.1.1 was used.</section></li><li><section>For Scale,ScaleRna version 1.3.3 was used.</section></li><li><section>For Singleron, CeleSCOPE version 1.17.0 was used with thesubcommand multi_rna.</section></li><li><section>For Scipio, Cytonaut version 7 was used.</section></li></ul><p data-tool="mdnice编辑器">The human reference(Ensembl 98/GENCODE v32) from 10x Genomics (refdata-gex-GRCh38-2020-A) was used For alignment and feature quantification.</p><h3 data-tool="mdnice编辑器"><span></span><span>学徒作业</span><span></span></h3><p data-tool="mdnice编辑器">下载这些不同商业化单细胞转录组平台的样品的fastq文件，然后摸索全部的定量流程：</p><pre data-tool="mdnice编辑器"><span></span><code>BD_1 39.31 Gb<br>BD_2 48.47 Gb<br>10X_3p_1 7.97 Gb<br>10X_3p_2 16.67 Gb<br>10X_5p_1 19.86 Gb<br>10X_5p_2 11.67 Gb<br>10X_FRP_1 26.23 Gb<br>10X_FRP_2 17.11 Gb<br>Fluent_1 9.67 Gb<br>Fluent_1 37.63 Gb <br>Fluent_3 20.10 Gb<br>Honeycomb_1 9.43 Gb<br>Honeycomb_2 8.96 Gb<br>Parse_1 8.97 Gb<br>Scale_1 14.36 Gb<br>Scipio_1 8.76 Gb<br>Scipio_2 5.50 Gb<br>Singleron_1 73.70 Gb<br>Singleron_2 77.15 Gb<br></code></pre></section><p>如果你也想做单细胞转录组数据分析，<span>最好是有自己的计算机资源哦，比如我们的</span><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&amp;mid=2247528363&amp;idx=1&amp;sn=5e02f3e9b2e148191e23ebc2c0d780e7&amp;scene=21#wechat_redirect" data-linktype="2">2024的共享服务器交个朋友福利价仍然是800</a><span>，而且还需要有基本的生物信息学基础，也可以看看我们的</span><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&amp;mid=2247530001&amp;idx=1&amp;sn=676dcf224f9be23b288189775292aeeb&amp;chksm=9b4b36aaac3cbfbc3e3bb0865bd789d5093e3a643f3f345332995f707b7f209ae924e9e9529e&amp;scene=21#wechat_redirect" data-linktype="2">生物信息学马拉松授课（买一得五）</a><span> ，你的生物信息学入门课。</span></p><p data-tool="mdnice编辑器">如果你有了生物信息学基础，仅仅是感兴趣单细胞的细致分析，就看看SBC的 <a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&amp;mid=2247531593&amp;idx=1&amp;sn=83cf709e48a8cc2de5cebeadd138659b&amp;scene=21#wechat_redirect" data-linktype="2">Nature年度技术 | 单细胞及空间多组学实验技术与生信分析培训（暑期班）招生火热进行中</a></p><p><mp-style-type data-value="3"></mp-style-type></p></div>  
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