在cellranger?count運(yùn)行結(jié)束后，outs文件夾中會(huì)有一個(gè)名為：web_summary.html的網(wǎng)頁(yè)文件，可通過(guò)瀏覽器直觀的查看測(cè)序數(shù)據(jù)的質(zhì)量如何，一起看看吧！
1、文件位置
2、Summary結(jié)果展示
如果數(shù)據(jù)中存在異常，在網(wǎng)頁(yè)的頭部會(huì)給黃色的警告框。點(diǎn)擊Details, 可以看到詳細(xì)的信息。
一般情況下，Fraction Reads in Cells的值應(yīng)大于70%才能說(shuō)明數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。
名詞解釋：
Mean Reads per Cell：例如，以捕獲5000個(gè)細(xì)胞、100G的測(cè)序量為標(biāo)準(zhǔn)，每個(gè)細(xì)胞的reads數(shù)大約在50k左右。
Median Genes per Cell：每個(gè)細(xì)胞的基因中位數(shù)取決于樣本的細(xì)胞類型，例如在成熟B、T、粒細(xì)胞數(shù)量較多的組中這些類型細(xì)胞表達(dá)的基因數(shù)普遍較少，導(dǎo)致基因中位數(shù)較低。而像腫瘤組織、或者體外培養(yǎng)的干細(xì)胞/類器官組織，它們的基因表達(dá)數(shù)較高，甚至可以超過(guò)1W，這就導(dǎo)致該類樣本基因中位數(shù)非常高。因此，我們確認(rèn)細(xì)胞數(shù)量以及基因中位數(shù)時(shí)，需要考慮實(shí)際組織的細(xì)胞類型組成情況。
Fraction Reads in Cells：每個(gè)樣本過(guò)濾后細(xì)胞的reads數(shù)占總reads數(shù)（含背景）的百分比， 反映的是測(cè)序數(shù)據(jù)的利用率 ,能夠展示測(cè)序數(shù)據(jù)中與細(xì)胞相關(guān)的UMI可靠地比對(duì)到基因組上的百分比。
2.1、比對(duì)比例統(tǒng)計(jì)
統(tǒng)計(jì)reads的比對(duì)比例，同時(shí)給出比對(duì)到基因間區(qū)，外顯子，內(nèi)含子的比例
2.2、細(xì)胞數(shù)目評(píng)估信息
通過(guò)barcode上的UMI標(biāo)簽分布來(lái)評(píng)估細(xì)胞數(shù)目，Y軸是map到每個(gè)barcode的UMI的計(jì)數(shù)數(shù)值，X軸是與計(jì)數(shù)數(shù)值對(duì)應(yīng)的barcode的數(shù)量，綠色代表細(xì)胞，灰色代表背景。
如果這個(gè)曲線出現(xiàn)一個(gè)明顯徒降的趨勢(shì)，這表明與細(xì)胞相關(guān)的barcode和空白的條形碼區(qū)分的很好。
2.3、樣品信息
其中展示了樣品名稱、參考基因組信息、cellranger版本信息、10X測(cè)序方法（V2或V3試劑盒）
3、Analysis結(jié)果展示
該部分中主要含有以下幾個(gè)內(nèi)容：
降維分析，將細(xì)胞投射到二維空間（t-SNE）
自動(dòng)聚類分析，將具有相似表達(dá)譜的細(xì)胞組合在一起
在所選cluster之間差異表達(dá)的基因列表
顯示測(cè)序深度減少對(duì)觀察到的文庫(kù)復(fù)雜性的影響
顯示測(cè)序深度減少對(duì)檢測(cè)到的中值基因的影響
這里顯示的是每個(gè)細(xì)胞條形碼的總UMI計(jì)數(shù)。每個(gè)點(diǎn)表示一個(gè)細(xì)胞，顏色表示UMI含量。具有較大UMI計(jì)數(shù)的細(xì)胞可能具有比具有較少UMI計(jì)數(shù)的細(xì)胞更高的RNA含量，也就是越紅的細(xì)胞RNA含量越高。坐標(biāo)軸對(duì)應(yīng)于由t-SNE算法產(chǎn)生的二維嵌入。在該空間中，彼此接近的細(xì)胞對(duì)具有比彼此遠(yuǎn)離的細(xì)胞更相似的基因表達(dá)譜，然后聚類將具有相似表達(dá)譜的單元組合在一起。
大家一起學(xué)習(xí)討論鴨！
參考：
cellranger使用的初步探索（2）理解cellranger count輸出文件
單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)分析流程-數(shù)據(jù)預(yù)處理
10X單細(xì)胞測(cè)序分析軟件Cellranger，從拆庫(kù)到定量
