Cellranger故障排除

最新推荐文章于 2025-03-06 21:28:19 发布
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#应用

本文介绍了在使用Cellranger过程中遇到的一个常见错误：“[runtime] (failed) ID.***.SC_RNA_COUNTER_CS.SC_RNA_COUNTER.CHEMISTRY_DETECTOR.DETECT_CHEMISTRY”。通过排查文件及参考基因组数据，最终定位到数据缺失问题，并给出了解决方案。

Cellranger 运行不久，即出现“[runtime] (failed) ID.***.SC_RNA_COUNTER_CS.SC_RNA_COUNTER.CHEMISTRY_DETECTOR.DETECT_CHEMISTRY”

然后终止。

考虑到前不久刚正常运行过的文件也出现此现象，故排查：

文件没有问题。

查阅相关信息发现，此阶段主要是在调用参考基因组，因此检查了一下参考基因组，发现数据缺失了几兆。

重新改过命令即正常。

clayluo
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cellranger化学处理类型报错
**My Coding Family**
07-31 1289
🏆本文收录于《优快云问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
cellranger count 报错：一次性向服务器投递多个任务
焦解糖的博客
07-04 543
可能是由于服务器资源不够。
利用cellranger对（人）单细胞数据进行上游分析(实验室日记day1和day2)
Recordarse的博客
11-08 2574
如果测到的细胞数多，但是每个细胞里面的平均reads数少，那么饱和度就不高，反之，饱和度高。但也不是越高越好，背后原理是抽样的原理，到达80%左右就可以代表整个样本。下载命令的某些部分会定期更改，因此复制官网上面的确切命令可能不起作用。Estimated number of cells - 样本测到的细胞数。Mean reads per cell - 每个细胞测到的平均reads。三、对人的参考基因组和注释进行下载和解压（ensembl官网）一、Cellranger以及参考基因组的下载。
cellranger配置环境变量失败怎么办？
Zmonster_ion的博客
09-30 2659
我在下载并解压完cellranger-6.1.1后配置环境变量 export PATH=/home/XXX/XXXX/cellranger-6.1.1:$PATH 根据官网的教程Installing Cell Ranger -Software -Single Cell Gene Expression -Official 10x Genomics Support，下一步应该直接输入 cellranger 以查看是否配置成功，但是报错提示 [User@localhost bin]$ cellra
cellranger处理单细胞数据的一些错误记录
zengwanqin的博客
12-15 4061
2、确认化学版本：确保您使用的是与您的测序实验相匹配的正确的化学版本。错误消息指出，FASTQ 文件 “T_C_5_S32_L4_R1_001.fastq.gz” 在第 0 行出现问题，可能是由于文件格式不正确或未被正确压缩。您可以使用 zcat T_C_5_S32_L4_R1_001.fastq.gz | head 命令来检查文件的前几行，确认它们是否以 ‘@’ 开头。4、重新下载或生成 FASTQ 文件：如果文件确实损坏或格式错误，您可能需要重新从您的测序平台获取或重新生成 FASTQ 文件。
cellranger安装以及使用
m0_59974475的博客
04-24 8585
接受cellranger count的输出数据，将同一组的不同测序样本的表达矩阵整合在一起，比如tumor组原来有4个样本，PBMC组有两个样本，现在可以使用aggr生成最后的tumor和PBMC两个矩阵，并且进行标准化去掉测序深度的影响。但是由于病毒基因组太小了，且注释结果只有CDS没有exon，所以曲线救国，将CDS整体替换为exon，也不进行过滤了，直接下一步。虽然安装完毕，但是现在要运行cellranger的话需要在终端输入cellranger的整个路径。自动执行这个命令，需要将“
03单细胞分析2025-cellranger9.0.1上游分析
2301_82312331的博客
03-05 1795
在ubuntu的home/be下面 mkdir besinglecell 并cd进去 建立一个SCI项目文件并cd进去。大鼠: Rat reference (mRatBN7.2) - 2024-A。人类：Human reference (GRCh38) - 2024-A。小鼠：Mouse reference (GRCm39) - 2024-A。等待30分钟到1个小时 看你的配置和设置 --threads 16。下载srr转为fastq文件 并安装。下载SRR文件 自己的单细胞上游文件。
cellranger_job_templates:快速为Cellranger功能生成SLURM作业脚本
03-10
cellranger_job_templates 为10x Genomics的Cellranger管道生成SLURM作业脚本 免费软件：BSD许可证 文档： : 。 用法 Usage: cjt [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... Options: --install-completion [bash|zsh|fish|...
单细胞分析（22）——高效使用 Cell Ranger：安装、参数解析及 Linux 后台运行指南
阅读文献，记录学习笔记
03-06 3391
Cell Ranger 是 10x Genomics 开发的一套用于单细胞转录组测序数据处理的软件。它可以对 10x Genomics 平台生成的 `FASTQ` 文件进行对齐、UMI 计数和基因表达量计算，是单细胞 RNA-seq 数据分析的第一步。由于 Cell Ranger 对输入数据格式有严格要求，并且计算资源需求较高，因此在使用时需要注意安装环境、文件命名规范以及后台运行的方式。
Segmentation Fault错误原因总结
weixin_30727835的博客
05-08 5774
　　最近在项目上遇到了Segmentation Fault的错误，一直调试不出来是哪里出了问题，对于刚接触嵌入式的，也不知道该如何去调试一个项目，定位内存问题，纠结了好几天，好阿红整理下自己的思路。从头开始。 　　以下内容只为整理来自己使用的，大多来源于网络，感谢大家的分享： 　　http://www.cnblogs.com/no7dw/archive/2013/02/20/2918...
10x单细胞数据处理各种报错记录
yangyongsan的博客
02-02 1262
10x单细胞数据处理各种报错记录
利用Cellranger对单细胞数据进行上游分析
weixin_52660253的博客
08-04 2037
当我们从NCBI上下载好相应文章的转录组数据后，便需要对其进行上游分析和下游分析的探究。而由于我们现在测序通常采用10×Genomics单细胞转录组测序技术，其公司开发的Cellranger便成为现在不可或缺的单细胞测序分析软件，在此我们便对其用法进行相应介绍和学习。
如何解决unexpected end of file问题 c++很简单的进制转换函数
g710710的专栏
02-24 6453
如何解决unexpected end of file问题：   当你在编译一个MFC工程时，如果出现如上提示，并且你确定你的头文件中的{}都是配套的也没有缺少“;”,你可以在头文件的开头加上如下代码：   #include "stdafx.h"即可解决此问题。 ------------------------------------------------------------------
not a valid identifier问题解决
masteryi-0018的博客
07-25 6013
not a valid identifier问题解决
count
weixin_63884580的博客
11-25 897
cellranger count
cellranger使用的初步探索:cellranger aggr(实验日记day4)
Recordarse的博客
11-09 410
【代码】cellranger使用的初步探索:cellranger aggr(实验日记day4)
如何使用cellranger进行预处理
最新发布
08-10
<think>我们正在讨论如何使用Cell Ranger进行测序数据的预处理。Cell Ranger是10x Genomics公司开发的用于分析单细胞RNA测序数据的软件套件。它能够处理原始测序数据（FASTQ文件）并生成基因表达矩阵。以下是如何使用Cell Ranger进行预处理的详细步骤： ### 1. **安装Cell Ranger** 首先，从10x Genomics官网下载并安装Cell Ranger。需要注册账户并同意许可协议。安装步骤包括： ```bash # 下载（示例版本，请替换为实际下载链接） wget https://cf.10xgenomics.com/releases/cell-exp/cellranger-7.1.0.tar.gz # 解压 tar -xzvf cellranger-7.1.0.tar.gz # 添加到环境变量 export PATH=/path/to/cellranger-7.1.0:$PATH ``` ### 2. **准备参考基因组** Cell Ranger需要与物种对应的参考基因组。可以从10x Genomics官网下载预构建的参考基因组，或使用`cellranger mkref`自定义构建： ```bash # 下载人类参考基因组（示例） wget https://cf.10xgenomics.com/supp/cell-exp/refdata-gex-GRCh38-2020-A.tar.gz tar -xzvf refdata-gex-GRCh38-2020-A.tar.gz # 或自定义构建 cellranger mkref --genome=GRCh38 \ --fasta=GRCh38.fa \ --genes=genes.gtf ``` ### 3. **组织测序数据** 确保FASTQ文件符合Cell Ranger的命名规范。例如： ``` Sample1/ ├── Sample1_S1_L001_R1_001.fastq.gz ├── Sample1_S1_L001_R2_001.fastq.gz ├── Sample1_S1_L002_R1_001.fastq.gz └── Sample1_S1_L002_R2_001.fastq.gz ``` ### 4. **运行`cellranger count`** 对单个样本进行比对、过滤和基因计数： ```bash cellranger count --id=Sample1_output \ --transcriptome=/path/to/refdata-gex-GRCh38-2020-A \ --fastqs=/path/to/Sample1 \ --sample=Sample1 \ --localcores=8 \ --localmem=64 ``` - `--id`：输出目录名 - `--transcriptome`：参考基因组路径 - `--fastqs`：FASTQ文件所在目录 - `--sample`：样本名前缀（匹配FASTQ文件名） - `--localcores`和`--localmem`：指定计算资源 ### 5. **输出结果解读** 运行完成后，输出目录包含： - `outs/raw_feature_bc_matrix/`：原始基因表达矩阵 - `outs/filtered_feature_bc_matrix/`：过滤后的基因表达矩阵（推荐使用） - `outs/web_summary.html`：质控报告（包括测序质量、细胞数等） ### 6. **多样本整合（可选）** 若有多个样本，先用`cellranger count`分别处理，再用`cellranger aggr`整合： ```bash cellranger aggr --id=combined \ --csv=aggr.csv # CSV文件列出各样本路径 ``` ### 关键注意事项： 1. **命名规范**：FASTQ文件名必须包含样本名和`R1`/`R2`（如`Sample1_S1_L001_R1_001.fastq.gz`）[^2]。 2. **资源要求**：人类基因组分析需约32GB内存和8核CPU，大型数据需更多资源。 3. **质量控制**：务必检查`web_summary.html`中的质控指标： - 有效测序数据占比（>80%） - 中位基因数/细胞（>1000） - 线粒体基因占比（<10%） ### 下游分析 将`filtered_feature_bc_matrix`导入R/Seurat进行后续分析： ```r library(Seurat) data <- Read10X("filtered_feature_bc_matrix") seurat_obj <- CreateSeuratObject(counts = data) ``` ### 常见问题解决 - **内存不足**：增加`--localmem`或使用集群模式。 - **文件命名错误**：使用`cellranger mkfastq`转换原始bcl文件。 通过以上步骤，用户可完成从原始FASTQ到基因表达矩阵的预处理流程，为单细胞分析奠定基础[^1]。 §§相关问题§§ 1. Cell Ranger处理单细胞数据时如何确定最佳细胞数？ 2. 如何解读Cell Ranger生成的`web_summary.html`报告？ 3. 使用Cell Ranger比对人类和小鼠混合样本时需要注意什么？ 4. 如何自定义参考基因组进行病毒序列检测？ 5. Cell Ranger与STARsolo在单细胞数据处理上有何区别？</think>### 如何使用Cell Ranger进行测序数据预处理 Cell Ranger是10x Genomics官方提供的单细胞测序数据分析套件，专为处理Chromium系统生成的fq数据设计。以下是完整预处理流程： #### 一、准备工作 1. **安装Cell Ranger** ```bash # 下载最新版（需官网注册） wget https://cf.10xgenomics.com/releases/cell-exp/cellranger-7.1.0.tar.gz tar -xzvf cellranger-7.1.0.tar.gz export PATH=/path/to/cellranger-7.1.0:$PATH ``` 2. **准备参考基因组** ```bash # 下载预构建索引（人类示例） wget https://cf.10xgenomics.com/supp/cell-exp/refdata-gex-GRCh38-2020-A.tar.gz tar -xzvf refdata-gex-GRCh38-2020-A.tar.gz ``` #### 二、核心处理流程 ```bash cellranger count \ --id=Sample1 \ # 输出目录名 --transcriptome=/path/to/refdata-gex-GRCh38-2020-A \ # 参考基因组 --fastqs=/path/to/fastq_dir \ # 包含fq文件的目录 --sample=Sample1 \ # 匹配fq文件名前缀 --localcores=16 \ # CPU核心数 --localmem=64 # 内存(GB) ``` #### 三、关键参数说明 | 参数 | 作用 | 推荐值 | |------|------|--------| | `--chemistry` | 试剂版本 | auto(自动检测) | | `--expect-cells` | 预期细胞数 | 根据实验设计 | | `--include-introns` | 包含内含子 | true(核RNA分析) | | `--nosecondary` | 跳过下游分析 | 快速模式使用 | #### 四、输出结果解读 处理完成后在`Sample1/outs`目录生成： 1. **质量控制报告** `web_summary.html`包含： - 测序质量分布图 - 有效细胞数估计 - 中位基因/细胞 - 线粒体基因比例 ```bash # 直接查看报告 firefox Sample1/outs/web_summary.html ``` 2. **基因表达矩阵** `filtered_feature_bc_matrix/`包含： - `barcodes.tsv.gz`：细胞条形码 - `features.tsv.gz`：基因ID - `matrix.mtx.gz`：稀疏表达矩阵 #### 五、下游R分析准备 在R中加载结果： ```r library(Seurat) data <- Read10X("Sample1/outs/filtered_feature_bc_matrix") seurat_obj <- CreateSeuratObject(counts = data, project = "scRNA", min.cells = 3) ``` #### 六、最佳实践建议 1. **数据组织规范** ``` project_dir/ ├── refdata/ # 参考基因组 ├── fastq/ # 原始数据 │ ├── Sample1_S1_L001_R1_001.fastq.gz │ └── Sample1_S1_L001_R2_001.fastq.gz └── analysis/ # 输出目录 ``` 2. **质量控制阈值** - 有效细胞数：>80%预期细胞数 - 中位基因数：>1000基因/细胞 - 线粒体比例：<10%（哺乳动物）[^1] 3. **多样本整合** 使用`cellranger aggr`合并多个样本： ```bash cellranger aggr --id=combined \ --csv=samples.csv # 包含各样本路径 ``` #### 七、故障排除 - **内存不足**：增加`--localmem`或使用集群模式 - **文件命名错误**：确保fq文件名包含`_R1_`/`_R2_`标识 - **低质量数据**：检查`web_summary.html`中的Q30分数（应>85%）[^2] > 通过此流程，用户可将原始fq数据转化为标准基因表达矩阵，为后续细胞聚类、差异表达等分析奠定基础[^1]。
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