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空间转录组 |10x spaceranger aggr 合并多个样本
发布时间:2020-09-14 浏览次数:7959
10x空间转录组数据跑完Space Ranger之后都会生成单个样本的cloupe.cloupe文件,这个文件可以用Loupe Browser来对单个样本进行可视化,Loupe Browser操作简单、结果直观,非常适合不太会写代码的老师或同学来自己挖掘数据。

10x 空间转录组数据跑完 Space Ranger 之后都会生成单个样本的 cloupe.cloupe 文件,这个文件可以用 Loupe Browser 来对单个样本进行可视化,Loupe Browser 操作简单、结果直观,非常适合不太会写代码的老师或同学来自己挖掘数据。但是,做过单细胞或空间转录组项目的同学应该都知道,实际上做数据分析的时候是需要多个样本合并起来分析的,如果再用单个样本进行可视化就不太合适了,所以我们需要把多个样本的 cloupe.cloupe 整合成一个合并的 cloupe 文件,这样就方便自己用 Loupe Browser 来有效的挖掘有价值的信息。

这里我们来介绍一下,怎么用 10x spaceranger aggr 来合并多个空间转录组测序的样本数据。


步骤一

确保单个样本的 spaceranger count 已经跑完了,假如我们前面运行 spaceranger count 时生成了三个文件:

1  $ spaceranger count --id=LV123 ……                    

2  wait for pipeline to finish ……

3  $ spaceranger count --id=LB456 ……

4   wait for pipeline to finish ……

5  $ spaceranger count --id=LP789 …… 

6  wait for pipeline to finish ……


步骤二

准备样本信息的 csv 文件,内容格式如下(注意逗号分隔)。

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列信息说明:

library_id:   样本 id;

molecule_h5:   运行 spaceranger count 生成的 molecule_info.h5 文件路径;

cloupe_file:  运行 spacerangercount 生成的 cloupe.cloupe 文件路径;

spatial_folder: 运行 spaceranger count 生成的 spatial 文件夹路径。

除了上面指定的 4 列之外,也可以加入其它分类信息的列,之后会在 Loupe Browser 可视化的时候当成一个分组方式来展示。比如下面,增加一列样本分组信息,不过注意这里因为宽度的原因把 spatial_folder 列省略掉了,实际上 spatial_folder 这一列还是有的。

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另外需要注意,spaceranger aggr 是不进行批次校准的,所以不同的染色方法的组织是不能合并到一起的(例如免疫荧光和 H & E 染色的组织切片)。


步骤三

运行 spaceranger aggr:

1   $ spaceranger aggr --id=AGG123 \                  

2                                   -- csv=AGG123_libraries.csv \     

3                                   -- normalize=mapped


参数说明:

--id: 输出文件的 id

--csv: 样本信息 csv 文件

--normalize:depth 归一化的方法,默认是 mapped,也可以选 none。


结果输出:

成功运行后会到的下面的信息(包括主要的输出文件)

1   2018-10-04 13:36:33[runtime] (run:local)

     ID.AGG123.SPATIAL_RNA_AGGREGATOR_CS.SPATIAL_RNA_AGGREGATOR.SUMMARIZE_AGGREGATED_REPORTS.fork0.join

2   2018-10-04 13:36:36 [runtime] (join_complete)

     ID.AGG123.SPATIAL_RNA_AGGREGATOR_CS.SPATIAL_RNA_AGGREGATOR.SUMMARIZE_AGGREGATED_REPORTS

3   2018-10-04 13:36:45 [runtime] VDR killed 210files, 29MB.

5   Outputs:

6   - Aggregation metrics summary HTML:                                    /home/jdoe/runs/AGG123/outs/web_summary.html

7   - Aggregation metrics summary JSON:                                    /home/jdoe/runs/AGG123/outs/summary.json

8   - Secondary analysis output CSV:                                             /home/jdoe/runs/AGG123/outs/analysis

9   - Filtered feature-barcode matrices MEX:                                  /home/jdoe/runs/AGG123/outs/filtered_feature_bc_matrix

10 - Filtered feature-barcode matrices HDF5:                                /home/jdoe/runs/AGG123/outs/filtered_feature_bc_matrix.h5

11  - Unfiltered feature-barcode matrices MEX:                              /home/jdoe/runs/AGG123/outs/raw_feature_bc_matrix

12  - Unfiltered feature-barcode matrices HDF5:                            /home/jdoe/runs/AGG123/outs/raw_feature_bc_matrix.h5

13  - Copy of the input aggregation CSV:                                        /home/jdoe/runs/AGG123/outs/aggregation.csv

14  - Loupe Browser file:                                                                  /home/jdoe/runs/AGG123/outs/cloupe.cloupe

15  - Aggregated tissue positions list:                                              /home/jdoe/runs/AGG123/outs/aggr_tissue_positions_list.csv

16  - Spatial folder containing spatial images and scalefactors:      /home/jdoe/runs/AGG123/outs/spatial 

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18   Pipestance completed successfully!


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