生信工具深度剖析，Cell Ranger 单细胞测序数据处理全流程攻略

生信工具
CellRanger
单细胞测序
单细胞分析

唯思派 07/12

Cell Ranger 是由 10x Genomics 开发的一款高效数据分析软件，用于处理单细胞和空间转录组测序数据。它集成了从测序数据预处理、比对、基因表达定量到细胞聚类分析的一站式流程，能够生成基因表达矩阵、细胞聚类结果及可视化图表。Cell Ranger 支持单细胞转录组（scRNA-seq）和免疫组库（TCR/BCR）等多种分析，广泛应用于生命科学研究中，是单细胞测序数据分析的核心工具。

接下来将从安装配置、数据准备、核心功能到结果解读为大家进行说明。

核心功能包括：

数据解压与拆分 (cellranger mkfastq)

序列比对与基因定量 (cellranger count)

多样本整合分析 (cellranger aggr)

免疫受体分析 (cellranger vdj)

空间转录组数据处理 (spaceranger)

一、软件安装与环境配置

系统要求：

Linux 系统 (推荐 CentOS/Ubuntu)，大内存 (建议 ≥ 64GB RAM)，多核 CPU，足够存储空间 (原始数据量10倍以上)。

下载与解压

从10x Genomics官网下载对应版本（目前最新版是 Cell Ranger 9.0.1），通过命令行解压并移动至指定目录：

1 wget -O cellranger-9.0.1.tar.gz "https://cf.10xgenomics.com/releases/cell-exp/cellranger-9.0.1.tar.gz?Expires=1748982665&Key-Pair-Id=APKAI7S6A5RYOXBWRPDA&Signature=Mc7d6sQltVFGc6AFxXOQfhXbjhcX6QPD6FzuCkftnpG9I2PssltBceZbOfCemWfUl9l8mK-qZCBVwsN9d7xYinDd0k9gRgOeRw9i8K99y2summsI-nainQENvHviGJ4u7LFHJAwR73mlmcbZ5b7dHo0BQJiJ3rwpQO38V-JQMznjuc~bmIAOTCLjMvgMkWTesrGluqTzz83lYvLfpj4~kOYbPwv5UNpiZxuEEwOaJgYdT0y-VacZc6tUDB6F13PZyJjwAihKk6HdYNyNwZ7KsycRn~Pb21DS2BUFxk042~rotJV4rqOGLsO3KIL2MDHmJMvSFi21uibx~onl02PuiA__"

2 tar -xzvf cellranger-9.0.1.tar.gz

3 mv cellranger-9.0.1 /opt/cellranger-9.0.1

需将软件路径添加至~/.bashrc环境变量，确保全局调用。

配置参考基因组

根据实验物种选择参考基因组（如人类GRCh38），下载并解压：

详细命令如下：

1 wget "https://cf.10xgenomics.com/supp/cell-exp/refdata-gex-GRCh38-2024-A.tar.gz"

2 tar -xzvf refdata-gex-GRCh38-2024-A.tar.gz -C /home/user/reference/

二、数据准备与质控

FASTQ文件命名规范

Cell Ranger对输入文件命名有严格要求，需遵循格式：

[SampleName]_S[SampleNumber]_L[LaneNumber]_R[ReadType]_001.fastq.gz

例如：sample1_S1_L001_R1_001.fastq.gz。文件名需避免空格与特殊字符，所有文件需置于同一目录下。

质控与格式转换

若原始数据为BCL格式，需通过cellranger mkfastq转换为FASTQ：

1 cellranger mkfastq --id=fastq_output --run=/path/to/bcl --csv=sample_info.csv

转换后建议使用FastQC进行质量检查，确保数据完整性。

三、核心功能与参数解析

1. cellranger count

核心功能为比对、计数与初步分析，命令示例：

1 cellranger count --id=run_count_sample1 \
2 --fastqs=/home/user/fastq_path \
3 --sample=sample1 \
4 --transcriptome=/home/user/reference/refdata-gex-GRCh38-2020-A

关键参数：

--id：输出目录唯一标识。

--fastqs：FASTQ文件路径（支持多样本逗号分隔）。

--nosecondary：跳过降维分析以节省资源。

--localcores：指定CPU核心数（默认全用）。

2. 后台运行优化

对于长时间任务，推荐使用screen或tmux防止终端断开：

1 screen -S cellranger_run
2 cellranger count --id=Sample1_Result \
3 --transcriptome=/path/to/GRCh38_2024A \
4 --fastqs=/path/to/Sample1_FASTQs \
5 --sample=Sample1_Name \ # 对应FASTQ文件夹前缀
6 --localcores=32 \
7 --localmem=128 # 根据机器配置调整