nf-core的scrna分析流程scrnaseq,一个比较规范的上游scrna分析流程,支持多个样本同时进行分析,并且可选多种比对方法。 scrnaseq流程输入为下机的fastq文件,输出为比对后的矩阵文件,支持rds和h5ad。 流程安装: # 安装nf-coremamba install -y bioconda::nf-core# 下载流程# -s 是否下载singularity镜像# -x 流程是...
ScRNA-seq数据的质量控制主要包括两个方面:数据的质量评估和数据清洗。质量评估一般包括读长、测序深度、测序质量、降噪等指标。数据清洗则包括去除低质量的序列、去除批次效应、标准化等步骤。在数据清洗之后,需要进行数据的标准化,以便后续的簇分析和差异表达分析。常见的标准化方法包括TPM(Transcripts Per Million)和vst...
设置镜像下载目录,下载流程和singularity镜像: exportNXF_SINGULARITY_CACHEDIR="singularity_db_pipe/scrnaseq"# -s 下载流程时,选择下载singularity镜像# -u 下载singularity镜像到$NXF_SINGULARITY_CACHEDIR目录中,不拷贝到流程目录中。nf-core pipelines download scrnaseq -r 3.0.0 -s singularity -x none -u ...
在此,以拟南芥分析为例: https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/pipelines/latest/advanced/references vim mkgtf.sh #!/bin/bash cellranger=/home/liuyue/project/project_scrnaseq/cellranger-3.1.0 database=/home/liuyue/project/project_scrnaseq/database $cellranger/cellrange...
随着高通量单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术的发展,scRNA-seq测序数据的数据量增长速度已经超过半导体摩尔定律增长速度.目前,主流的scRNA-seq测序数据预处理软件都是基于单机实现,随着测序数据的快速增长,基于单机实现的数据预处理软件面临着单机性能不足和处理时间过长等问题.较低的处理效率大大限制了飞速增长的scRNA-seq数...