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    10X Cell Ranger ATAC 算法概述

    执行此步骤是为了修复条形码(barcode,细胞的标识)中偶尔出现的测序错误,从而使片段与原始条形码相关联,从而提高数据质量。16bp条形码序列是从“I2”索引读取得到的。每个条形码序列都根据正确的条形码序列的“白名单”进行检查,并计算每个白名单条形码的频率。我们试图纠正不在白名单上的条形码,方法是找出所有白名单上的条形码,它们与观察到的序列之间的2个差异(汉明距离(Hamming distance)<= 2),并根据reads数据中条形码的丰度和不正确碱基的质量值对它们进行评分。如果在此模型中,未出现在白名单中的观察到的条形码有90%的概率是真实的条形码,则将其更正为白名单条形码。

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    Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(四)

    文库拆分因使用的前期Protocol不同或构建的流程不同需要有对应的处理方式。我们认为最灵活可用的文库拆分工具是zUMIs (https://github.com/sdparekh/zUMIs/wiki/Usage),可以用来拆分和比对大部分基于UMI的建库方式。对于Smartseq2或其他双端全长转录本方案,数据通常已经拆分好了。例如GEO或ArrayExpress之类的公共数据存储库会要求小规模或plate-based scRNASeq数据拆分好再上传,并且很多测序服务商提供的数据都是自动拆分好的。如果使用的分析流程依赖于拆分好的数据但测序服务商提供的数据没有拆分时就需要自己拆分。因为不同的建库方案引入的barcode序列的长度和位置不同,通常都需要自己写脚本解决。

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