单细胞转录组之从fastq到counts

原创

青青青山

修改于 2022-05-12 16:54:45

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修改于 2022-05-12 16:54:45

文章被收录于专栏：青青青山的学习笔记

1 原始数据下载及转换

从GEO下载原始数据需要使用官方工具SRA-tools，安装SRA-tools

conda install -y sra-tools

1.1 原始数据下载

进入NCBI SRA数据库，输入GSE编号，选择要下载的数据，下载Accession List，至rawdata文件夹.

在rawdata文件夹中，使用SRA-tools中prefetch来下载文件。

cat SRR_Acc_List.txt |xargs -I [] echo 'nohup prefetch [] &'>prefetch.sh
bash prefetch.sh

运行上述命令后，会在后台下载数据。

或者

prefetch --option-file SRR_Acc_List.txt

下载完成后会在目录下得到包含SRA的文件夹

1.2 SRA批量转换为fastq

在rawdata文件夹下，运行批量转换脚本

##-e：线程数(dflt=6) --include-technical：包含technical reads -b:文件缓存区(dflt=1MB) -c:动态缓存(dflt=10MB) -m:排序的内存限制(dflt=100MB)

ls SRR*/*sra |while read id;do (fasterq-dump --split-files -e 10 --include-technical -b 100MB -c 200MB -m 2000MB $id);done

运行完毕后，每个sra文件会解压出3个fq文件，如下所示

$ ls -lh *gz |cut -d" " -f 5- 

985M  21:45 SRR13924917_1.fastq.gz
2.2G  21:45 SRR13924917_2.fastq.gz
6.7G  21:45 SRR13924917_3.fastq.gz

987M  21:59 SRR13924918_1.fastq.gz
2.2G  21:59 SRR13924918_2.fastq.gz
6.7G  21:59 SRR13924918_3.fastq.gz

这里可能出现三种情况

从sra拆分的fastq文件只有一个：单端测序
从sra拆分的fastq文件有两个：双端测序
从sra拆分的fastq文件有三个：双端测序read+index

详见以下说明

从这3个fq文件的大小就可以看得出来它们的格式，分别是I1，R1，和R2。

2 Cell Ranger流程

Cell Ranger是10X Genomics为单细胞分析专门打造的分析软件，直接对10X的下机数据进行基因组比对、定量、生成单细胞矩阵、聚类以及其他的分析等。

为了在下游分析中让Cell Ranger指定识别我们的fastq文件进行下游分析，使用官网推荐的命名格式进行命名

所以要对之前得到的fastq文件，批量改名。

##重命名脚本1
ls *_1.fastq.gz |while read id;do (pre=`basename $id|cut -d"_" -f 1`;echo $pre; ln -s $id ${pre}_S1_L001_I1_001.fastq.gz);done
ls *_2.fastq.gz |while read id;do (pre=`basename $id|cut -d"_" -f 1`;echo $pre; ln -s $id ${pre}_S1_L001_R1_001.fastq.gz);done
ls *_3.fastq.gz |while read id;do (pre=`basename $id|cut -d"_" -f 1`;echo $pre; ln -s $id ${pre}_S1_L001_R2_001.fastq.gz);done

##重命名脚本2
cat SRR_Acc_List.txt | while read id ;do (mv ${id}_1*.gz ${id}_S1_L001_I1_001.fastq.gz;mv ${id}_2*.gz ${i}_S1_L001_R1_001.fastq.gz;mv ${id}_3*.gz ${i}_S1_L001_R3_001.fastq.gz);done

2.1 Cell Ranger的下载与安装

进入CellRanger官网，点击下载，如果是第一次进入下载界面，需要填写一些基本信息，填写完后点击Continue to Download即可。

##LINUX版本下载
curl -o cellranger-6.1.2.tar.gz "https://cf.10xgenomics.com/releases/cell-exp/cellranger-6.1.2.tar.gz?Expires=1652062386&Policy=eyJTdGF0ZW1lbnQiOlt7IlJlc291cmNlIjoiaHR0cHM6Ly9jZi4xMHhnZW5vbWljcy5jb20vcmVsZWFzZXMvY2VsbC1leHAvY2VsbHJhbmdlci02LjEuMi50YXIuZ3oiLCJDb25kaXRpb24iOnsiRGF0ZUxlc3NUaGFuIjp7IkFXUzpFcG9jaFRpbWUiOjE2NTIwNjIzODZ9fX1dfQ__&Signature=A9adfYE-gTZugUA8HDIt7K9BaLs72lc8dU3X-Oqj0NMMA-zG5POwSSi9SsBME1pOX8iGyEI1gknodSfFWcf2oBEyF6gZLPxFoFQ71ATS1Z7pQaTWzAVzbnDXj4swuMqX-OM~zngTrKxqDQ9UPcuvTriMCmc2LYVgMjuNR5kxGWKfI1xCXyMpimKNlpttw-~w-xqBGwi2PQ6exgF1oUIAVEeLnl~pd6hm6Ia8IMJEJmpuLDlBVKHzmruimXSoZxIaSphdnSglYqGBltcYHdEUVLZ1LtgwQKvEvlaEo8wtA7IVX9WWB~N2zqiLW0BvHucQUiQAtjYQwfCdclbkhor2Xg__&Key-Pair-Id=APKAI7S6A5RYOXBWRPDA"

安装包下载完成后使用tar命令进行解压。

tar -xzvf cellranger-6.1.2.tar.gz

把Cell Ranger添加到系统环境。

vim ~/.bashrc
##将下方语句添加到.bashrc中，注意修改路径
export PATH=~/t010328/download/cellranger-6.1.2:$PATH

更新一下.bashrc文件。

source ~/.bashrc

测试是否正确安装

cellranger testrun --id=tiny
##显示Pipestance completed successfully!则成功

2.2 参考基因组下载

CellRanger官网提供了人和小鼠的参考基因组。

##Human reference (GRCh38),Download – 11 GB – md5sum: dfd654de39bff23917471e7fcc7a00cd
curl -O https://cf.10xgenomics.com/supp/cell-exp/refdata-gex-GRCh38-2020-A.tar.gz

##Mouse reference dataset,Download – 9.7 GB – md5sum: 886eeddde8731ffb58552d0bb81f533d
curl -O https://cf.10xgenomics.com/supp/cell-exp/refdata-gex-mm10-2020-A.tar.gz

2.3 CellRanger定量

编写一个cellranger运行脚本，命名为run-cellranger.sh。内容如下：

##db为参考基因组目录,fq_dir为原始fastq文件目录，--localcores为最大使用线程数，--nosecondary为不进行聚类分群分析，--expect-cells为指定最大细胞数
db=~/t010328/download/cellranger/refdata-gex-GRCh38-2020-A;  
ls $db 
fq_dir=~/t010328/download/10X/raw  
echo '
cellranger count --id=$1 \  
--localcores=20 \  
--transcriptome=$db \  
--fastqs=$fq_dir \  
--sample=$1 \  
--nosecondary \  
--expect-cells=5000 ' >run-cellranger.sh

批量运行run-cellranger.sh进行比对定量。

nohup cat SRR_Acc_List.txt |while read id;do ( bash run-cellranger.sh $id  );done &

2.4 定量结果

成功运行之后会生成sample目录（脚本中id参数），最终结果都保存在sample/outs中。

analysis：cellranger聚类的结果

filtered_feature_bc_matrix：过滤后的单细胞表达矩阵（后续可以对接到seurat包）

raw_feature_bc_matrix：过滤前的单细胞表达数据

possorted_genome_bam.bam：单细胞比对的bam文件，其中包含了每个reads的信息

web_summary.html：报告网页（单细胞定量后的报告，包括检测到的细胞数、基因数、UMI、分群等等）

参考来源

https://www.jianshu.com/p/0b32fe7a2859

https://mp.weixin.qq.com/s/xvXtgzWAFpw-b00HBUVMCg

THE END

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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