10X单细胞测序分析软件:Cell ranger

作者: 周运来就是我 | 来源:发表于2019-03-04 23:07 被阅读5次

单细胞测序有着漫长的过去，却只有短暂的历史---谁说的！

说她漫长是因为到如今也有十几年的历史了，说她段短暂是因为针对单细胞的分析工具越来越有意义开发周期却越来越短。

10X genomics

一个油滴=一个单细胞=一个凝胶微珠=一个RNA-Seq，可以说这就是10X的基本技术原理。

V2试剂盒产生的文库结构：

V3试剂盒产生的文库结构:

reads 1
reads 2
Barcode:
UMI :Unique Molecular Identifier
PolyT

cell ranger pipeline

cellranger mkfastq

拆分

封装了Illumina's bcl2fastq软件，用来拆分Illumina 原始数据（raw base call (BCL)），输出 FASTQ 文件。

有以下两种使用方式

$ cellranger mkfastq --id=tiny-bcl \
                     --run=/path/to/tiny_bcl \
                     --csv=cellranger-tiny-bcl-simple-1.2.0.csv
 
cellranger mkfastq
Copyright (c) 2017 10x Genomics, Inc.  All rights reserved.
-------------------------------------------------------------------------------

Martian Runtime - 3.0.2-v3.2.0
Running preflight checks (please wait)...
2017-08-09 16:33:54 [runtime] (ready)           ID.tiny-bcl.MAKE_FASTQS_CS.MAKE_FASTQS.PREPARE_SAMPLESHEET
2017-08-09 16:33:57 [runtime] (split_complete)  ID.tiny-bcl.MAKE_FASTQS_CS.MAKE_FASTQS.PREPARE_SAMPLESHEET
2017-08-09 16:33:57 [runtime] (run:local)       ID.tiny-bcl.MAKE_FASTQS_CS.MAKE_FASTQS.PREPARE_SAMPLESHEET.fork0.chnk0.main
2017-08-09 16:34:00 [runtime] (chunks_complete) ID.tiny-bcl.MAKE_FASTQS_CS.MAKE_FASTQS.PREPARE_SAMPLESHEET
... # 只有3列，第一列指定lane ID, 第二列指定样本名称，第三列指定index的名称，10X  genomics的每个index代表4条具体的oligo序列

$ cellranger mkfastq --id=tiny-bcl \
                     --run=/path/to/tiny_bcl \
                     --samplesheet=cellranger-tiny-bcl-samplesheet-1.2.0.csv
 
cellranger mkfastq
Copyright (c) 2017 10x Genomics, Inc.  All rights reserved.
-------------------------------------------------------------------------------

Martian Runtime - 3.0.2-v3.2.0
Running preflight checks (please wait)...
2017-08-09 16:25:49 [runtime] (ready)           ID.tiny-bcl.MAKE_FASTQS_CS.MAKE_FASTQS.PREPARE_SAMPLESHEET
2017-08-09 16:25:52 [runtime] (split_complete)  ID.tiny-bcl.MAKE_FASTQS_CS.MAKE_FASTQS.PREPARE_SAMPLESHEET
2017-08-09 16:25:52 [runtime] (run:local)       ID.tiny-bcl.MAKE_FASTQS_CS.MAKE_FASTQS.PREPARE_SAMPLESHEET.fork0.chnk0.main
2017-08-09 16:25:58 [runtime] (chunks_complete) ID.tiny-bcl.MAKE_FASTQS_CS.MAKE_FASTQS.PREPARE_SAMPLESHEET

samplesheet文件

如果使用samplesheet文件，需要调整[Reads]中的序列长度，而使用简化版的csv文件，cell ranger可以识别所用试剂盒版本，然后自动化的调整reads长度。
拆分好之后的目录结构如下所示

├── fastq_path
│   ├── H35KCBCXY
│   │   └── test_sample
│   │       ├── test_sample_S1_L001_I1_001.fastq.gz #index序列
│   │       ├── test_sample_S1_L001_R1_001.fastq.gz
│   │       └── test_sample_S1_L001_R2_001.fastq.gz

QC 其实这部分并不能叫做Quality control而应该叫做Quality check.

--qc 参数输出序列质量情况，保存在outs/qc_summary.json 中：

"sample_qc": {
  "Sample1": {
    "5": {
      "barcode_exact_match_ratio": 0.9336158258904611,
      "barcode_q30_base_ratio": 0.9611993091728814,
      "bc_on_whitelist": 0.9447542078230667,
      "mean_barcode_qscore": 37.770630795934,
      "number_reads": 2748155,
      "read1_q30_base_ratio": 0.8947676653366835,
      "read2_q30_base_ratio": 0.7771883245304577
    },
    "all": {
      "barcode_exact_match_ratio": 0.9336158258904611,
      "barcode_q30_base_ratio": 0.9611993091728814,
      "bc_on_whitelist": 0.9447542078230667,
      "mean_barcode_qscore": 37.770630795934,
      "number_reads": 2748155,
      "read1_q30_base_ratio": 0.8947676653366835,
      "read2_q30_base_ratio": 0.7771883245304577
    }
  }
}

cellranger count

Output Files

Single-Library Analysis with Cell Ranger

cellranger count --id=sample345 \
                   --transcriptome=/opt/refdata-cellranger-GRCh38-3.0.0 \
                   --fastqs=/home/jdoe/runs/HAWT7ADXX/outs/fastq_path \
                   --sample=mysample \
                   --expect-cells=1000

--nosecondary   (optional) Add this flag to skip secondary analysis of the feature-barcode matrix (dimensionality reduction, clustering and visualization). Set this if you plan to use cellranger reanalyze or your own custom analysis.

.outs
├── analysis【数据分析文件夹】
│   ├── clustering【聚类，图聚类和k-means聚类】
│   ├── diffexp【差异分析】
│   ├── pca【主成分分析线性降维】
│   └── tsne【非线性降维信息】
├── cloupe.cloupe【Loupe Cell Browser 输入文件】
├── filtered_feature_bc_matrix【过滤掉的barcode信息】
│   ├── barcodes.tsv.gz
│   ├── features.tsv.gz
│   └── matrix.mtx.gz
├── filtered_feature_bc_matrix.h5【过滤掉的barcode信息HDF5 format】
├── metrics_summary.csv【CSV format数据摘要】
├── molecule_info.h5【UMI信息，aggregate的时候会用到的文件】
├── raw_feature_bc_matrix【原始barcode信息】
│   ├── barcodes.tsv.gz
│   ├── features.tsv.gz
│   └── matrix.mtx.gz
├──  possorted_genome_bam.bam【比对文件】
├──  possorted_genome_bam.bam.bai【索引文件】
├── raw_feature_bc_matrix.h5【原始barcode信息HDF5 format】
├── web_summary.html【网页简版报告以及可视化】
└── *_gene_bar.csv_temp【过程文件】

cellranger aggr

When doing large studies involving multiple GEM wells, run cellranger count on FASTQ data from each of the GEM wells individually, and then pool the results using cellranger aggr, as described here

$ cd /home/jdoe/runs
$ cellranger aggr --id=AGG123 \
                  --csv=AGG123_libraries.csv \
                  --normalize=mapped

library_id,molecule_h5
LV123,/opt/runs/LV123/outs/molecule_info.h5
LB456,/opt/runs/LB456/outs/molecule_info.h5
LP789,/opt/runs/LP789/outs/molecule_info.h5

library_id,molecule_h5,batch
LV123,/opt/runs/LV123/outs/molecule_info.h5,v2_lib
LB456,/opt/runs/LB456/outs/molecule_info.h5,v3_lib
LP789,/opt/runs/LP789/outs/molecule_info.h5,v3_lib

Understanding GEM Wells

Each GEM well is a physically distinct set of GEM partitions, but draws barcode sequences randomly from the pool of valid barcodes, known as the barcode whitelist. To keep the barcodes unique when aggregating multiple libraries, we append a small integer identifying the GEM well to the barcode nucleotide sequence, and use that nucleotide sequence plus ID as the unique identifier in the feature-barcode matrix. For example, AGACCATTGAGACTTA-1 and AGACCATTGAGACTTA-2 are distinct cell barcodes from different GEM wells, despite having the same barcode nucleotide sequence.

This number, which tells us which GEM well this barcode sequence came from, is called the GEM well suffix. The numbering of the GEM wells will reflect the order that the GEM wells were provided in the Aggregation CSV.

Outputs:
- Aggregation metrics summary HTML:         /home/jdoe/runs/AGG123/outs/web_summary.html
- Aggregation metrics summary JSON:         /home/jdoe/runs/AGG123/outs/summary.json
- Secondary analysis output CSV:            /home/jdoe/runs/AGG123/outs/analysis
- Filtered feature-barcode matrices MEX:    /home/jdoe/runs/AGG123/outs/filtered_feature_bc_matrix
- Filtered feature-barcode matrices HDF5:   /home/jdoe/runs/AGG123/outs/filtered_feature_bc_matrix.h5
- Unfiltered feature-barcode matrices MEX:  /home/jdoe/runs/AGG123/outs/raw_feature_bc_matrix
- Unfiltered feature-barcode matrices HDF5: /home/jdoe/runs/AGG123/outs/raw_feature_bc_matrix.h5
- Unfiltered molecule-level info:           /home/jdoe/runs/AGG123/outs/raw_molecules.h5
- Barcodes of cell-containing partitions:   /home/jdoe/runs/AGG123/outs/cell_barcodes.csv
- Copy of the input aggregation CSV:        /home/jdoe/runs/AGG123/outs/aggregation.csv
- Loupe Cell Browser file:                  /home/jdoe/runs/AGG123/outs/cloupe.cloupe

cellranger reanalyze

$ cd /home/jdoe/runs
$ ls -1 AGG123/outs/*.h5 # verify the input file exists
AGG123/outs/filtered_feature_bc_matrix.h5
AGG123/outs/filtered_molecules.h5
AGG123/outs/raw_feature_bc_matrix.h5
AGG123/outs/raw_molecules.h5
$ cellranger reanalyze --id=AGG123_reanalysis \
                       --matrix=AGG123/outs/filtered_feature_bc_matrix.h5 \
                       --params=AGG123_reanalysis.csv

Outputs:
- Secondary analysis output CSV:          /home/jdoe/runs/AGG123_reanalysis/outs/analysis_csv
- Secondary analysis web summary:         /home/jdoe/runs/AGG123_reanalysis/outs/web_summary.html
- Copy of the input parameter CSV:        /home/jdoe/runs/AGG123_reanalysis/outs/params_csv.csv
- Copy of the input aggregation CSV:      /home/jdoe/runs/AGG123_reanalysis/outs/aggregation_csv.csv
- Loupe Cell Browser file:                /home/jdoe/runs/AGG123_reanalysis/outs/cloupe.cloupe

基因表达算法概述

Cell Ranger是由10x genomic公司官方提供的专门用于其单细胞转录组数据分析的软件包。Cell Ranger将前面产生的fastq测序数据比对到参考基因组上，然后进行基因表达定量，生成细胞-基因表达矩阵，并基于此进行细胞聚类和差异表达分析。

比对
基因组比对

Cell Ranger使用star比对软件将reads比对到参考基因组上后使用GTF注释文件进行校正，并区分出外显子区、内含子区、基因间区。具体的区分规则为：至少50% 比对到外显子上reads记为外显子区、将比对到非外显子区且与内含子区有交集的reads记为内含子区，除此之外均为基因间区。

MAPQ 校正

对于比对到单个外显子位点但同时比对到1个或多个非外显子位点的reads，对外显子位点进行优先排序，并将reads记为带有MAPQ 255的外显子位点。

转录组比对

Cell Ranger进一步将外显子reads与参考转录本比对，寻找兼容性。注释到单个基因信息的reads认为是一个特异的转录本，只有注释到转录本的reads才用于UMI计数。

细胞计数

Cell Ranger 3.0引入了一种改进的细胞计数算法，该算法能够更好地识别低RNA含量的细胞群体，特别是当低RNA含量的细胞与高RNA含量的细胞混合时。该算法分为两步：

在第一步中，使用之前的Cell Ranger细胞计数算法识别高RNA含量细胞的主要模式，使用基于每个barcode的UMI总数的cutoff值。Cell Ranger将期望捕获的细胞数量N作为输入(see --expect-cells)。然后将barcodes按照各自的UMI总数由高到低进行排序，取前N个UMI数值的99%分位数为最大估算UMI总数(m)，将UMI数目超过m/10的barcodes用于细胞计数。
在第二步中，选择一组具有低UMI计数的barcode，这些barcode可能表示“空的”GEM分区，建立RNA图谱背景模型。利用Simple Good-Turing smoothing平滑算法，对典型空GEM集合中未观测到的基因进行非零模型估计。最后，将第一步中未作为细胞计数的barcode RNA图谱与背景模型进行比较，其RNA谱与背景模型存在较大差异的barcode用于细胞计数。

多态率估计（Estimating Multiplet Rates）

当有多个参考基因组（如人H和鼠M）时，Cell Ranger可以通过多基因组分析区分多物种混合建库的样品，主要根据barcode内每个物种对应的UMI数量进行区分，将其分成H和M两类。最后还会根据H，M各自UMI的分布和最大似然估计法估计多细胞比例(multiplet rate)，即(H,M)、(H,H)、(M,M)三种类型的多细胞占比。

基因表达分析(Secondary Analysis of Gene Expression)

降维分析（Dimensionality Reduction）

针对单细胞测速数据特点，一般为了提取基因表达矩阵最重要的特征采用降维分析将多维数据的差异投影在低维度上，进而揭示复杂数据背后的规律。Cell Ranger先采用基于IRLBA算法的主成分分析(Principal Components Analysis，PCA)将数据集的维数从(Cell x genes)改变为(Cell x M，M是主成分数量)。然后采用非线性降维算法t-SNE将降维后的数据展示在2维或三维空间中，细胞之间的基因表达模式越相似，在t-SNE图中的距离也越接近。

聚类分析（Clustering）

聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的不连续子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。在单细胞研究中，聚类分析是识别细胞异质性（heterogeneity）常用的算法。在PCA空间中，Cell Ranger分别采用Graph-based和K-Means两种不同的聚类方法对细胞进行聚类:

Graph-based

图聚类算法包括两步：首先用PCA降维的数据构建一个细胞间的k近邻稀疏矩阵，即将一个细胞与其欧式距离上最近的k个细胞聚为一类，然后在此基础上用Louvain算法进行模块优化(Blondel, Guillaume, Lambiotte, & Lefebvre, 2008)，旨在找到图中高度连接的模块。最后通过层次聚类将位于同一区域内没有差异表达基因(B-H adjusted p-value 低于0.05)的cluster进一步融合，重复该过程直到没有clusters可以合并。

k-means

K-Means聚类是无监督的机器学习算法。在PCA降维的空间中随机选取的k个初始质心点，将每个点划分到最近的质心，形成K个簇，然后对于每一个cluster重新计算质心并再次进行划分，重复该过程直到收敛。与图聚类算法的k意义不同，这里的k是事先给定的亚群数目。

差异分析（Differential Expression）

为了找到不同细胞亚群之间的差异基因，Cell Ranger使用改进的sSeq方法(基于负二项检验; Yu, Huber, & Vitek, 2013)。当UMI counts数值较大时，为加快分析速度，Cell Ranger会自动切换到edgeR进行beta检验(Robinson & Smyth, 2007)。通过样品的一个亚群与该样品的所有其他亚群进行比较，得到该亚群细胞与其他亚群细胞之间的差异基因列表。

Cell Ranger's implementation differs slightly from that in the paper: in the sSeq paper, the authors recommend using DESeq's geometric mean-based definition of library size. Cell Ranger instead computes relative library size as the total UMI counts for each cell divided by the median UMI counts per cell. As with sSeq, normalization is implicit in that the per-cell library-size parameter is incorporated as a factor in the exact-test probability calculations.

化学批次校正（Chemistry Batch Correction）

为了校正V2V3化学试剂之间的批次效应，Cell Ranger采用一种基于mutual nearest neighbors (MNN;(Haghverdi et al, 2018)的算法来识别批次之间的相似细胞亚群。MNN定义为来自彼此最近邻集合中包含的两个不同批次的细胞群。使用批次之间匹配的细胞亚群，将多个批次合并在一起(Hie et al, 2018)。MNN对中细胞间表达值的差异提供了批次效应的估计。每个细胞校正向量的加权平均值用来估计批次效应。

批次效应得分（batch effect score ）被定义为定量测量校正前后的批次效应。对于每个细胞，计算其k个最近的细胞（nearest-neighbors）中有m个属于同一批次，并在没有批次效应时将其标准化为相同批次细胞的期望值M。批次效应得分计算为随机抽取10％的细胞总数S中的上述度量的平均值。如果没有批次效应，我们可以预期每个单元格的最近邻居将在所有批次中均匀共享，批次效应得分接近1。

cellranger-2.1.1/cellranger-cs/2.1.1/bin
cellranger  (2.1.1)
Copyright (c) 2017 10x Genomics, Inc.  All rights reserved.
-------------------------------------------------------------------------------

Usage:
    cellranger mkfastq

    cellranger count
    cellranger aggr
    cellranger reanalyze
    cellranger mkloupe
    cellranger mat2csv

    cellranger mkgtf
    cellranger mkref

    cellranger vdj

    cellranger mkvdjref

    cellranger testrun
    cellranger upload
    cellranger sitecheck

cellranger-3.0.0/cellranger-cs/3.0.0/bin
cellranger  (3.0.0)
Copyright (c) 2018 10x Genomics, Inc.  All rights reserved.
-------------------------------------------------------------------------------

Usage:
    cellranger mkfastq

    cellranger count
    cellranger aggr
    cellranger reanalyze
    cellranger mat2csv

    cellranger mkgtf
    cellranger mkref

    cellranger vdj

    cellranger mkvdjref

    cellranger testrun
    cellranger upload
    cellranger sitecheck

What is Cell Ranger?
使用cell ranger拆分10X单细胞转录组原始数据
 使用cell ranger进行单细胞转录组定量分析
 专门分析10x genomic公司的单细胞转录组数据的软件套件
 10X Genomics 单细胞 RNA-Seq
10X genomics单细胞数据集探索
 cellranger
System Requirements
Getting started with Cell Ranger
Cell Ranger 2.1.0 Gene Expression
CG000201_TechNote_Chromium_Single_Cell_3___v3_Reagent__Workflow___Software_Updates_RevA (1)
bcl2fastq Conversion
实验记录2：Cellranger count整理序列数据
 Single-Library Analysis with Cell Ranger
Aggregating Multiple GEM Groups with cellranger aggr
单个细胞的测序？(part 2)
PIPELINES
Gene Expression Algorithms Overview
单细胞（single cell）分选平台比较（10X Genomics，BD Rhapsody）

10X单细胞测序分析软件:Cell ranger

10X genomics

cell ranger pipeline

cellranger aggr

Understanding GEM Wells

cellranger reanalyze

基因表达算法概述

细胞计数

多态率估计（Estimating Multiplet Rates）

基因表达分析(Secondary Analysis of Gene Expression)

差异分析（Differential Expression）

化学批次校正（Chemistry Batch Correction）

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