kb_python 项目教程

kb_python 项目教程

kb_python A wrapper for the kallisto | bustools workflow for single-cell RNA-seq pre-processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kb/kb_python

1. 项目介绍

kb_python 是一个用于处理单细胞 RNA 测序数据的 Python 包。它封装了 kallisto 和 bustools 命令行工具，以统一多种处理工作流程。kb_python 由 Kyung Hoi (Joseph) Min 和 A. Sina Booeshaghi 在 Lior Pachter 的实验室开发。如果你在发表的研究中使用了 kb_python，请引用相关文献。

2. 项目快速启动

安装

你可以通过 pip 安装最新版本的 kb_python：

pip install kb-python

如果你想安装开发版本，可以使用以下命令：

pip install git+https://github.com/pachterlab/kb_python

使用示例

构建索引

首先，你需要为伪比对构建一个索引。以下命令将从基因组 FASTA 文件和 GTF 文件构建索引：

kb ref -i index.idx -g t2g.txt -f1 transcriptome.fa genome.fa.gz annotation.gtf.gz

伪比对和计数

接下来，使用构建的索引和测序读取文件生成计数矩阵：

kb count -i index.idx -g t2g.txt -o out/ -x 10xv3 read1.fastq.gz read2.fastq.gz

3. 应用案例和最佳实践

案例1：量化公开的单细胞 RNA 测序数据

pip install kb-python gget ffq

# 构建索引
kb ref -i index.idx -g t2g.txt -f1 transcriptome.fa $(gget ref --ftp -w dna.gtf homo_sapiens)

# 量化数据
kb count -i index.idx -g t2g.txt -x 10xv3 -o out $(ffq --ftp SRR10668798 | jq -r '.[].url' | tr '\n' ' ')

案例2：量化 10x v2 特征条形码数据

# 构建索引
kb ref -i index.idx -g f2g.txt -f1 features.fa --workflow kite feature_barcodes.txt

# 量化数据
kb count -i index.idx -g f2b.txt -x 10xv2 -o out/ --workflow kite --h5ad R1.fastq.gz R2.fastq.gz

4. 典型生态项目

kallisto

kallisto 是一个用于 RNA-seq 数据伪比对的工具，能够快速且准确地量化转录本丰度。

bustools

bustools 是一个用于处理单细胞 RNA-seq 数据的工具，能够高效地生成计数矩阵。

gget

gget 是一个命令行工具，用于从 Ensembl 下载基因组和注释文件。

ffq

ffq 是一个用于从 SRA 数据库下载测序数据的工具。

通过这些工具的组合使用，kb_python 能够高效地处理单细胞 RNA 测序数据，生成高质量的计数矩阵。

kb_python A wrapper for the kallisto | bustools workflow for single-cell RNA-seq pre-processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kb/kb_python