cellranger mkfastq
Illumina测序下机后的数据为 原始数据(raw base call )BCL文件,拿到BCL文件之后,第一步是使用cellranger的cellranger mkfastq
进行拆分数据,目的是将将一个或多个lane中的混合的测序样本按照index生成对应样本的fastq文件,原理图如下:
以10X提供的例子来说,需要确定输出目录,BCL文件的目录,以及一个csv文件。
cellranger mkfastq --id=tiny-bcl \
--run=cellranger-tiny-bcl-1.2.0 \
--csv=cellranger-tiny-bcl-simple-1.2.0.csv
其中id指定的cellranger mkfastq将输出目录的名称,run指的是下机的原始BCL文件目录,csv文件包含了测序lane、样本名称、index。
csv文件格式如下:
Lane,Sample,Index
1,test_sample,SI-P03-C9
如果是多个样本分布在不同的lane里面可以将csv文件写成
Lane,Sample,Index
1,test_sample,SI-P03-C9
#格式如下,测试数据不含这个index,1-4代表1234lane都需要。
1-4,test_sample2,SI-P03-CX
拿到fastq文件之后就可以通过cellranger count分析啦
cellranger||分析单细胞测序数据
参考:https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/pipelines/3.1/using/mkfastq
https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/pipelines/3.1/using/tutorial_fq
https://www.plob.org/article/20990.html
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