$ cellranger aggr--id=MySamples \--csv=aggr.csv \--normalize=mapped #标准化去除不同测序深度的影响;可选择设置为none,不进行标准化 该模块的输出结果与count模块的结果类似: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 合并后的网页版报告(重点):/outs/web_summary.html 合并报告JSON格式:/outs...
必须每个样本的每个文库单独跑cellranger count,比如说:实验中有4个样本,每个样本由两个文库(或者两个技术重复),那么就需要跑count流程8次,最后利用aggr汇总在一起 3 Cell Ranger的安装与配置 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...
这些细胞亚群的tSNE图如下: 结论就是seurat3的merge功能和cellranger的aggr整合多个10X单细胞转录组的效果是类似的,但是仍然是有学员提出merge完全不带任何样本效应处理的功能,就只是合并一下数据,这个时候SCtransform就值得拥有。 我们下一讲会详细说明,其实大家也可以自己看看试试看更多数据整合,去除批次效应算法,比如 B...
包含读取过滤和比对,条形码(barcode)计数,转座酶剪切位点识别,可及染色质峰的检测,细胞检测(Cell Calling),特征矩阵生成,降维分析,细胞聚类,亚群差异可及性分析。 cellranger-atac aggr:功能:合并分析多个cellranger-atac count运行的结果,包含归一化,...
我们得比较一下,作者的cellranger的aggr整合多个10X单细胞转录组得到的表达矩阵,跟我们使用seurat3的merge功能整合8个10X单细胞转录组样本后的表达矩阵是否有差异。 幸运的是,作者在GEO数据库也放上去了自己cellranger的aggr整合多个10X单细胞转录组得到的表达矩阵,所以我们只需要下载走seurat3的降维分群即可跟昨天的教程...
cellranger-atac aggr生成的每个输出文件都遵循文档的“理解输出”部分中描述的格式,但是包含每个输入jobs的所有相关barcode的组合。 cellranger-atac aggr不执行cell-calling步骤,它只是将来自每个输入jobs的细胞calls按照 singlecell.csv 中的编码...
4 .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。 开始运行 这里主要介绍转录组数据的分析流程 首先,加载环境变量 1.细胞定量 重要参数 返回的文件 重要参数 2.定量整合 多个样本的合并分析:需要每个单独分析之后的molecule_info.h5文件,和一个...
Cellranger aggr聚合了多个Cellranger count或Cellranger multi运行的输出,将这些运行归一化到相同的测序深度,然后重新计算特征条形码矩阵并对组合数据进行分析。aggr管道可用于将来自多个样本的数据组合成一个实验范围内的特征条形码矩阵和分析。 5. cellranger reanalyze Cellranger再分析采用由Cellranger计数、Cellranger或...
cellranger aggr --id=merged --csv=samplesheet.csv ``` 这个命令将合并多个样本的Cell Ranger结果,使用指定的样本信息文件。 3.生成单细胞数据的PCA图: ```R library(Seurat) #读取Cell Ranger输出的count数据 counts <- Read10X("matrix.mtx") #创建Seurat对象 scdata <- CreateSeuratObject(counts = cou...
4 .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。 开始运行 这里主要介绍转录组数据的分析流程 首先,加载环境变量 1.细胞定量 重要参数 返回的文件 重要参数 2.定量整合 多个样本的合并分析:需要每个单独分析之后的molecule_info.h5文件,和一个...