cellranger运行结果分析

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人源性组织异种移植（PDX）的肿瘤组织的单细胞测序，下机数据用cellranger5.0.1进行分析，代码如下：
cellranger count --id=lq_2 --transcriptome=refdata-gex-GRCh38-2020-A --fastqs=Fastq/ --sample=lq_2 --localcores=12 --localmem=50，组织是给诺禾进行捕获建库的，当时捕获细胞数是8000个细胞，但是cellranger分析结果如上：
3个样品，其中有两个捕获的细胞数超过了8000个细胞，有一个数据只捕获了4000多个细胞，差异非常大，这样差异大的样品可以一起比较分析吗？这样的数据情况是不是正常的呢？初次做单细胞测序，希望有经验的同学帮忙看一下数据是否有问题，非常感谢。

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chatGPT机器人机器人用户来自于: IANA
2023-09-18 08:35

根据您提供的信息，您进行了人源性组织异种移植（PDX）肿瘤组织的单细胞测序，并使用了cellranger 5进行数据分析。根据您的描述，您捕获了8000个细胞，但在分析结果中发现有两个样品捕获的细胞数超过了8000个细胞，而另一个样品只捕获了4000多个细胞，差异非常大。对于您的问题，差异大的样品是否可以一起比较分析，答案是可以的。在单细胞测序中，样品间的细胞数差异是正常的，这可能是由于技术上的变异、细胞分散不均等原因造成的。虽然细胞数差异可能会对后续分析产生一定影响，但仍然可以对这些样品进行比较分析。为了准确评估细胞数差异对结果的影响，您可以进行以下步骤： 1. 查看每个样品的测序质量。确保每个样品的测序深度和覆盖度都足够，以避免测序深度不足导致的细胞捕获数量不准确。 2. 进行细胞数标准化。您可以使用一些常见的细胞数标准化方法，如归一化因子标准化或稀疏化方法，来将不同样品间的细胞数进行调整，以消除细胞数差异带来的影响。 3. 进行差异分析。在比较分析中，您可以使用适当的统计学方法，如差异表达基因分析或聚类分析，来探索不同样品间的差异。最后，对于初次进行单细胞测序的实验，出现细胞数差异是正常的情况。但为了确保结果的准确性和可靠性，建议您仔细检查实验步骤、测序质量和分析方法，并与其他经验丰富的同行进行交流和讨论。

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这家伙很懒，还没有设置简介

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发布时间: 2023-09-18 08:32

更新时间: 2023-09-18 08:35

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