Cellranger故障排除

最新推荐文章于 2024-10-09 19:00:03 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/clayluo/article/details/128328598
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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 1146
🏆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配置环境变量失败怎么办？
Zmonster_ion的博客
09-30 2538
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 count 报错：一次性向服务器投递多个任务
焦解糖的博客
07-04 426
可能是由于服务器资源不够。
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12-15 3389
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。
Segmentation Fault错误原因总结
weixin_30727835的博客
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　　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...
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|...
aggr代码 cellranger_cellranger使用的初步探索（1）
weixin_39853590的博客
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本篇笔记是按照单细胞天地公众号教程里的代码练习的，因为之前了解到cell ranger运行需要大量的内存，无奈自己的电脑配置不行，现在有了服务器，那就要把这一节补起来~参考文章：1.单细胞实战(二) cell ranger使用前注意事项2.单细胞实战(三) Cell Ranger使用初探3.单细胞实战(四) Cell Ranger流程概览练习数据：GSE117988。首先在GEO网站上看一下作者对...
单细胞转录组 —— Cell Ranger 原始数据处理
dxs18459111694的博客
10-09 3682
我们前面介绍了单细胞转录组原始数据的处理步骤，以及每一步中涉及的各种问题及解决方案。下面我们将介绍几个常用的原始数据的处理流程。
aggr代码 cellranger_单细胞实战(四) Cell Ranger流程概览
weixin_36352415的博客
12-30 1472
实战演练理论知识学再好，能付诸实践灵活运用才行，所以我们常强调知行合一，实践出真知。实战演练这个栏目就是带大家从头到尾完整复现单细胞文献分析流程。好了，干货多，屁话少，我们来看实战流程。希望大家能有所收获！总的来说，Cell Ranger主要的流程有：拆分数据 mkfastq、细胞定量 count、定量组合 aggr、调参reanalyze，还有一些小工具比如mkref、mkgtf、upload、...
10x单细胞数据处理各种报错记录
yangyongsan的博客
02-02 1148
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利用Cellranger对单细胞数据进行上游分析
weixin_52660253的博客
08-04 1860
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 6383
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。 ------------------------------------------------------------------
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 2318
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。
not a valid identifier问题解决
masteryi-0018的博客
07-25 5778
not a valid identifier问题解决
count
weixin_63884580的博客
11-25 806
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cellranger使用的初步探索:cellranger aggr(实验日记day4)
Recordarse的博客
11-09 356
【代码】cellranger使用的初步探索:cellranger aggr(实验日记day4)
Cellranger
最新发布
03-22
### Cell Ranger 使用指南 #### 软件安装与配置 下载并完成解压后，文件夹中会包含若干必要的执行文件和文档。为了能够全局调用该工具，需将其路径添加至系统的环境变量中[^1]。验证安装是否成功的命令为 `cellranger count --help`，此操作可以确认 Cell Ranger 是否已正确部署。 #### 基本功能概述 Cell Ranger 是一款专用于单细胞 RNA 测序数据分析的软件套件。其核心功能之一是通过运行 `cellranger count` 对 FASTQ 文件进行处理，生成基因表达矩阵。需要注意的是，这一过程可能耗时较长，具体时间由样本中的细胞数量以及测序深度决定，通常范围从数小时到数天不等[^2]。 #### 高级应用：多 GEM Well 数据分析 对于涉及多个 Gel Bead-in-Emulsion (GEM) wells 的大型研究项目，推荐先针对每个 GEM well 中产生的 FASTQ 数据单独运行 `cellranger count`，随后利用 `cellranger aggr` 将这些结果汇总起来形成最终报告[^3]。以下是实现上述流程的具体方法： #### 实际操作示例 以下是一个简单的脚本模板，展示如何依次运行 `count` 和 `aggr` 功能： ```bash # Step 1: Run cellranger count for individual samples cellranger count --id=sample1 \ --transcriptome=/path/to/refdata-cellranger-GRCh38-3.0.0 \ --fastqs=/path/to/sample1/fastq \ --sample=Sample1Name cellranger count --id=sample2 \ --transcriptome=/path/to/refdata-cellranger-GRCh38-3.0.0 \ --fastqs=/path/to/sample2/fastq \ --sample=Sample2Name # Step 2: Aggregate results with cellranger aggr mkdir /output/aggregation_results cd /output/aggregation_results cellranger aggr --id=combined_analysis \ --csv=/path/to/aggregation.csv \ --reference=/path/to/refdata-cellranger-GRCh38-3.0.0 ``` 其中 `/path/to/aggregation.csv` 应包含如下结构的内容： | sample_id | library_id | |-----------|------------| | sample1 | libA | | sample2 | libB | #### 注意事项 确保所有输入数据均经过严格质量控制，并且参考转录组版本一致以避免潜在错误。 ---
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