随着一系列创新性单细胞试剂盒的推出,CeleScope的分析功能也越来越丰富。截止到版本v1.13.0,已经集成单细胞转录组、免疫组库、转录动态、多样同测、单细胞靶向测序、糖基化等多种分析流程。
下面让我们一起安装CeleScope,这里我们以v1.14.1为例。
git clone https://github.com/singleron-RD/CeleScope.git
clone完成之后,看一下我们CeleScope源码结构:
cd CeleScope
tree -L 1
.
|-- Dockerfile
|-- LICENSE
|-- MANIFEST.in
|-- README.md # 安装文档,安装时需要读的文档
|-- celescope
|-- celescope.yml
|-- conda_pkgs.txt
|-- data
|-- docs # 软件文档,在使用过程中,需要经常阅读的文件
|-- methods
|-- requirements.txt
|-- scripts
|-- setup.py
|-- tests
`-- wdl
# -n 后面是环境的名称,您可以取其他喜欢的名字
conda create -n celescope -y --file conda_pkgs.txt # 最后这个文件里面是环境需要的软件
# 注意python和star版本
如果嫌conda太慢可以用mamba来提高速度,mamba也可以用来创建conda环境。
conda install mamba
mamba create -n celescope -y --file conda_pkgs.txt
在用 pip install celescope
安装之前,请确认已经激活刚才创建的CeleScope的环境.
conda activate celescope
pip install celescope
如果这里的pip install celescope
过程比较慢,也可以加上对应的镜像:
# 在中国可以给pip加上镜像来提速
which pip # check pip version and environment
pip install celescope --default-timeout=100 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # You can try other mirrors
软件安装完成之后,可以检查一下:
which celescope
celescope --help
可以看到帮助信息:
usage: celescope [-h] [-v]
{rna,vdj,tag,dynaseq,snp,capture_virus,fusion,hla,capture_rna,citeseq,flv_CR,convert10X,flv_trust4,sweetseq,rna_virus,utils}
...
CeleScope
positional arguments:
{rna,vdj,tag,dynaseq,snp,capture_virus,fusion,hla,capture_rna,citeseq,flv_CR,convert10X,flv_trust4,sweetseq,rna_virus,utils}
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-v, --version show program's version number and exit
查看安装的celescope的版本
celescope -v
# 1.14.1我们使用的版本
CeleScope可以分析新格元多种单细胞试剂盒产生的数据,在命令行上的区分主要是 multi_{assay},其中assays可以是如下试剂盒之一:
运行 multi_{assay} -h可以查看响应的帮助文档
Note: multi_rna 可以分析单细胞转录组和单细胞核转录组测序数据。
multi_rna
usage: rna multi-samples [-h] --mapfile MAPFILE [--mod {sjm,shell}]
[--queue QUEUE] [--rm_files] [--steps_run STEPS_RUN]
[--outdir OUTDIR] [--thread THREAD] [--debug]
[--chemistry {auto,scopeV1,scopeV2.0.0,scopeV2.0.1,scopeV2.1.0,scopeV2.1.1,scopeV2.2.1,scopeV3.0.1,flv_rna,flv,customized}]
[--pattern PATTERN] [--whitelist WHITELIST]
[--linker LINKER] [--lowQual LOWQUAL]
[--lowNum LOWNUM] [--nopolyT] [--noLinker]
[--allowNoPolyT] [--allowNoLinker] [--output_R1]
[--gzip] [--adapter_fasta ADAPTER_FASTA]
[--minimum_length MINIMUM_LENGTH]
[--nextseq_trim NEXTSEQ_TRIM] [--overlap OVERLAP]
[--insert INSERT] [--cutadapt_param CUTADAPT_PARAM]
[--outFilterMatchNmin OUTFILTERMATCHNMIN]
[--out_unmapped] [--STAR_param STAR_PARAM]
[--outFilterMultimapNmax OUTFILTERMULTIMAPNMAX]
[--starMem STARMEM] [--gtf_type {exon,gene}]
[--featureCounts_param FEATURECOUNTS_PARAM]
[--expected_cell_num EXPECTED_CELL_NUM]
[--cell_calling_method {auto,EmptyDrops_CR}]
--genomeDir GENOMEDIR [--save_rds]
下次运行celescope之前只需要用conda activate celescope 来激活软件环境就可以使用celescope来分析新格元单细胞数据啦。
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