10XGenomics单细胞转录组信息分析到底有多难

1、Illumina平台测序所得原始下机序列（Raw Reads），通过去低质量序列、去接头污染等过程完成数据处理得到高质量的序列（Clean Reads），后续所有分析都是基于Clean Reads。

2、 天津生物芯片10x Genomics单细胞转录组测序信息分析流旯皱镢涛程主要分为三部分：测序数据质控、CellRanger进行基因表达定量与细胞鉴定和基于鉴定的细胞进行下游的细胞分群与差异漉胜衲仰表达基因分析。一，测序数据质控包括过滤测序所得序列、评估测序数据质量以及计算序列长度分布等；二，CellRanger基因表达定量与细胞鉴定主要利用cell barcode和UMI信息对单细胞中基因表达量进行分析，同时CellRanger也提供根据表达量对单细胞群体进行划分，寻找群体间差异表达基因的分析三，是基于CellRanger的细胞鉴定和基因表达定量结果，对进行下游分析的细胞和基因进一步筛选，用高质量的表达数据再次进行细胞分群和差异表达基因分析。

3、分析内容标准信息分析（需提供参考基因序列、参考基因组序列及基因注释结果）1.测序数据统计与评估：各个样本测序数据基本质控（reads数、测序饱和度等）、各个样本数据比对（细胞数目统计、reads基因组比对率等）、基因表达定量2.单细胞亚群分类与分类结果可视化：细胞过滤、细胞亚群分类、分类结果可视化（TSNE图）3.亚群上调表达基因分析：上调表达基因筛选、上调表达基因基因GO/KEGG功能富集分析4.标记基因筛选以及调控网络分析：标记基因筛选、各标记基因在群体中的表达分布、标记基因蛋白质互作网络分析高级信息分析：拟时分析个性化分析：已知标记基因表达分布、多样本亚群间比较、Reactome和DO功能富集分析