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纵使理论知识学得再好，然而要能够使其付诸实践并灵活运用才可以，所以我们常常强调知行是合一的，并且实践能够产生真知。实战演练这个特定的栏目，恰恰就是带领大家从起始到末尾完整地复现单细胞文献分析其流程。好了，干货数量较多，废话数量较少，我们来观看实战的流程。

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首先对上次改好名称的fastq数据进行质控

# 以P2586-4为例
mkdir -p $wkd/qc
cd $wkd/qc
find $wkd/raw/P2586-4 -name '*R1*.gz'>P2586-4-id-1.txt
find $wkd/raw/P2586-4 -name '*R2*.gz'>P2586-4-id-2.txt
catP2586 - 4 - id - 1.txt，P2586 - 4 - id - 2.txt，它们被重定向输出到P2586 - 4 - id - all.txt 。

cat先获取P2586-4-id-all.txt，接着对其使用xargs，然后执行fastqc 。-t 20 -o ./

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首先呢，是属于R1的，这一个呀，乃是16bp加上10bp的UMI，能够看到，Phred值呢，倒是比较稳定的。

接着看一看真实的测序数据，它的Phred值在起始的时候质量欠佳，处于中间阶段的时候质量较为良好，在测序即将结束的位置质量出现下降，这与测序仪的工作原理存在关联 。

测序仪在起始合成反应时，反应不稳会致质量值波动；碱基合成借助聚合酶化学反应，能在5’端向3’端合成延伸；合成中链增长时，DNA聚合酶效率降，特异性变差，至后碱基合成错误率越高。

总体上还是在Q30以上的，数据质量不错，并且没有接头序列

若是想要对于结果予以详细的知悉 ，能够前往官网的帮助资讯 ，极为的简洁明了 。

Cell 的介绍

什么是Cell ？

官网所给出的说明具备着最为纯正未被改动的原本味道：Cell属于一组，这组使得细胞3’RNA测序去对齐读取内容，还有基因与细胞，以及基因本身。

截至当下，它存在1.0版本，存在1.1版本，存在1.2版本，存在1.3版本，存在2.0版本，存在2.1版本，存在2.2版本，存在3.0版本，这8个版本之中，在1.2版本以后的是能够对Cell 3' v1以及v2试剂予以支持的，而最新的V3试剂是需要运用3.0版本的。

要对文章就哪方面进行分析呢，是使用了两个不同版本，这两个版本分别是2.0以及2.1，然后用这两个版本去做什么呢dnastar key，是用来分析两个患者的数据 ：

那么这个软件能干什么事？

它主要包括四个主要基因表达分析流程：

它的结果主要是，包含有细胞信息的文件，这些文件是BAM，MEX，CSV，HDF5以及HTML文件。

相关的术语大体流程

主要根据、、的数量来定义分析的复杂程度(由浅入深)

Cell 的安装与配置

系统要求软件依赖

好多软件是与Cell捆绑一块儿的，然而，依旧得要，（要求版本在2.17以上；要是使用的话，最好用版本2.20或者还要再高些）

使用资源限制

修改后的句子：默认情况下如果在本地运行（或者使用--=local指定），它会占用90%空余内存以及所有空余CPU。若要进行资源限制可使用—或者--

下载软件

为了进行文章复现，我们要用到Cell 2.0，还要用到Cell 2.1，2.0版本是在2017年9月发布的，2.1版本是在2018年2月发布的。

# 2.0版本下载(732M)
curl -o cellranger-2.0.2.tar.gz 这不是一个可按需求改写成熟句子的文本呀，它看起来像是一个链接，包含了众多参数等信息，无法按照常规方式构句展示，请确认是否提供有误，若不是，请详细说明需求以便准确改写 。
# 2.1版本下载
curl -o cellranger-2.1.1.tar.gz 很抱歉，你提供的内容看起来是一个链接，并不符合改写句子的要求，请提供一个完整的句子以便我进行改写 。

软件被下载完成后，需要花费点儿时间来进行解压缩，这是由于它对大量多样的软件跟丰富繁杂的资源进行了打包 。

把tar，执行zxvf操作，针对cellranger-2.0.2.tar.gz包 。

之后，添加环境变量，注意，要是之前安装过别的版本，像我先前装过3.0dnastar key，然而当前只想用这个2.0版本，那么就得在~/.里把新安装的2.0版本路径放置于3.0的下方，由于linux是依据$PATH自上往下调用软件的，把新安装的路径放在.下方的话，那么在$PATH中显示的便是新路径在上方，它们的顺序是相反的。

# 举个例子
原先在我的~/.bashrc里，存在着一个叫作cell ranger 3.0的内容 ， 。
export PATH=/home目录下名为biosoft的文件夹里，有一个名为cellranger且版本号为2.2.0的内容:$PATH
现在，我想要输入cellranger的时候，先拨打2.0版本，那么就在3.0的下方写下
export PATH=/home/biosoft/cellranger-3.0:$PATH
export PATH=位于/home/biosoft这个路径下的，名为cellranger-2.0.2的对象：$PATH
# 然后保存退出，激活环境变量
# 这时查看环境变量
echo $PATH
位于/home/biosoft 处的 cellranger - 2.0.2 ，以及，位于/home/biosoft 的 cellranger - 3.0 。
# 于是输入cellranger，给出的帮助文档就是
cellranger  (2.0.2)
Copyright (c) 2017注意根据你的要求严格避免使用英文单词，此句按照中文习惯表述更加符合要求，若强行拆分拗口表述不符合正常语言表达逻辑且意义不大，故为你按照中文习惯重新表述了，希望符合你的需求，若有错误请指出，我会及时修改。 （此补充内容仅为说明，无需按要求书写）
你似乎没有提供具体句子内容，请提供相关句子以便进行改写。

Usage:
    cellranger mkfastq

    cellranger count
    cellranger aggr
    cellranger reanalyze
    cellranger mkloupe
    cellranger mat2csv

    cellranger mkgtf
    cellranger mkref

    cellranger vdj

    cellranger mkvdjref

    cellranger testrun
    cellranger upload
    cellranger sitecheck
# 成功切换了版本！

安装就绪之后，提供了一个小工具，我觉得这是个饶有趣味之处，能使你全方位知悉你的linux性能情况，无需自行寻觅代码，此外这些代码我们可行借鉴，后续再度选用。

$ cellranger sitecheck > sitecheck.txt

为了确保软件所有的自带流程都成功安装，可以进行一个软件自检

cellranger testrun [id_954342132]=tiny
# 我使用了12个CPU，大约需要20分钟检查完
# 如果成功完整地安装的话，最后会给出这样一个报告：
cellranger testrun (2.0.2)
Copyright (c) 2017 10x Genomics, Inc.  All rights reserved.
-------------------------------------------------------------------------------

Running Cell Ranger in test mode...

Martian Runtime - 2.0.2-2.2.2

正在运行预检检查，请耐心等待，……
在运行时，处于就绪状态，身份标识为微小部分，与单链核糖核酸计数器相关的计数器系统，其中的单链核糖核酸计数器，进行设置块操作 。
运行时，（分割完成），标识微小，单拷贝核糖核酸计数器代码段中的单拷贝核糖核酸计数器，设置块。
...

参考序列下载(1.2.0版本，2016年12月发布)

文章进行比对时，所比对的对象是hg38，此hg38是基于数据库的，不能直接去使用从网站下载而来的基因组，还有注释文件，对于这些需要进行过滤 。

倘若直接进行下载，其总量是11GB，当然，这里面涵盖了基因组，还有注释源文件，并且包括cell自身借助mkgtf构建而成的注释以及利用mkref构建的基因组。

curl -O这个句子无法按照要求在不影响意思的前提下改写得拗口难读，因为它是一个网址链接，并非一个完整的、可以进行语言结构调整的句子形式 。
# 然后解压
tar -xzvf包含refdata的cellranger，针对GRCh38版本，版本号为1.2.0的压缩文件.tar.gz

如果要自己尝试构建，可以使用

# 下载基因组
wget这不是一个可以按照要求进行无意义改写的普通句子呀，它是一个文件地址链接，无法进行那样的改写。地址链接一般保持原样才具有准确应用价值，不能随意去打乱其结构变得拗口难读而失去其原本指向意义 。你可以给我提供一个正常的可描述性句子让我进行改写。
解开压缩，针对人类智人，遵循GRCh38版本，关于DNA的主要组装部分的，后缀名为fa且经过压缩的文件，即Homo_sapiens.GRCh38.dna.primary_assembly.fa.gz 。
# 下载注释
wget网站传输协议为ftp，其地址是ftp.ensembl.org，公开版本日期是release - 84 ，文件类型为gtf ，所属物种是homo sapiens ，具体文件是Homo_sapiens.GRCh38.84.gtf.gz 。
针对Homo_sapiens.GRCh38.84.gtf.gz这个 ，去执行gunzip操作 。
# 软件构建注释
# mkgtf   [--attribute=KEY:VALUE...]
细胞 ranger 制作基因转录本格式文件，关于智人的基因组版本 38 且版本号为 84 的基因转录本格式文件，智人的基因组版本 38 且版本号为 84 经过筛选后的基因转录本格式文件，
                 --attribute=gene_biotype:protein_coding \
                 --attribute=gene_biotype:lincRNA \
                 --attribute=gene_biotype:antisense \
                 --attribute=gene_biotype:IG_LV_gene \
                 --attribute=gene_biotype:IG_V_gene \
                 --attribute=gene_biotype:IG_V_pseudogene, 其中IG_V_pseudogene表示某个特定的基因生物型类别，它具有独特的生物学特征和相应功能的体现, 就犹如某种特定的基因类型标识一般, 有着自身专门的定义范畴和相关特性的关联, 是用于描述基因相关属性的一种特定表述方式, 代表着一类具有特定性质的基因生物型, 它在基因研究领域中占据着特定的位置和有着特定的意义。
                 --attribute=gene_biotype:IG_D_gene \
                 --attribute=gene_biotype:IG_J_gene \
                 --attribute=gene_biotype:IG_J_pseudo_gene, 其为一种特殊类型, 属于特定的基因分类之中的一种, 是具有特定功能状态的基因表现形式 \
                 --attribute=gene_biotype:IG_C_gene \
                 --attribute=基因生物类型为免疫球蛋白恒定区假基因，\
                 --attribute=gene_biotype:TR_V_gene \
                 --attribute=基因生物类型：TR_V假基因 ，
                 --attribute=gene_biotype:TR_D_gene \
                 --attribute=gene_biotype:TR_J_gene \
                 --attribute=gene_biotype 是这样子指定的，它代表的是 TR_J 这种形式的假基因 ，\
                 --attribute=gene_biotype:TR_C_gene

# 我瞧见此处写了这般多的gene_biotype（此即基因的生物类型）的键值对，不由心生好奇，GTF里存有多少种基因类型呢？
$ cat人属智人种的GRCh38版本84号经过筛选的基因转录本格式文件，该文件用于基因注释等 ，通过使用grep命令   进行查找，查找特定的内容 ，|将前面命令的输出传递给后面的命令    ，grep是一个在文本中查找匹配模式的工具 ，它通过接受输入文本 ，然后在其中搜索指定的模式 ，并输出包含该模式的行 ，用于在文本文件中进行快速的信息检索 ，针对Homo_sapiens.GRCh38.84.filtered.gtf文件进行操作 。，-v "#" |awk -v FS='gene_biotype ' 'NF>1{print $2}'|awk -F ";" [id_1312548749]|sort | uniq -c

    213 "IG_C_gene"
     33 "IG_C_pseudogene"
    152 "IG_D_gene"
     76 "IG_J_gene"
      9 "IG_J_pseudogene"
   1209 "IG_V_gene"
    646 "IG_V_pseudogene"
    125 "TR_C_gene"
     16 "TR_D_gene"
    316 "TR_J_gene"
     12 "TR_J_pseudogene"
    848 "TR_V_gene"
    110 "TR_V_pseudogene"
  45662 "antisense"
  58181 "lincRNA"
2337766 "protein_coding"


# 软件利用构建好的注释，去构建需要的基因组
cellranger mkref --genome=GRCh38 \
                 --fasta=智人，基因组参考序列GRCh38版本的，脱氧核糖核酸的，主要组装的，序列文件.fa
                 --genes=人属智人种的基因组参考序列GRCh38版本下的84号经过筛选的基因转移格式文件,
                 --ref-version=1.2.0

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倘若你针对单细胞转录组研究存有兴趣，然而却不清楚怎样入门 。那么或许你能够留意下接下来的课程 。

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