UMI-tools 使用教程
1. 项目介绍
UMI-tools 是一个用于处理 Unique Molecular Identifiers (UMIs) 和单细胞 RNA-Seq 细胞条码的工具集。UMIs 是随机分子标签,用于在 NGS 数据中识别和去除 PCR 重复。UMI-tools 提供了多种命令来处理包含 UMIs 的 fastq 文件,并在映射后进行去重和计数。
主要功能包括:
extract: 从 fastq 读取中提取 UMIs 并将其附加到读取名称。whitelist: 构建真实细胞条码的白名单,适用于单细胞 RNA-Seq。dedup: 基于 UMIs 进行 PCR 重复的去重。group: 标记 PCR 重复但不删除,适用于需要手动检查重复的情况。count: 对每个基因的唯一分子进行计数,适用于单细胞 RNA-Seq。
2. 项目快速启动
安装 UMI-tools
使用 Conda 安装:
conda install -c bioconda -c conda-forge umi_tools
或者使用 pip 安装:
pip install umi_tools
下载测试数据
下载示例数据:
wget https://github.com/CGATOxford/UMI-tools/releases/download/v0.2.3/example.fastq.gz
提取 UMIs
使用 umi_tools extract 命令提取 UMIs:
umi_tools extract --stdin=example.fastq.gz --bc-pattern=NNNNNNNNN --log=processed.log --stdout processed.fastq.gz
映射读取
使用 Bowtie 进行读取映射:
bowtie --threads 4 -v 2 -m 10 -a mm9 <( gunzip < processed.fastq.gz ) --sam > mapped.sam
将 SAM 文件转换为 BAM 文件:
samtools import mm9.fa mapped.sam mapped.bam
对 BAM 文件进行排序和索引:
samtools sort mapped.bam -o example.bam
samtools index example.bam
去重
使用 umi_tools dedup 进行去重:
umi_tools dedup -I example.bam --output-stats=deduplicated -S deduplicated.bam
3. 应用案例和最佳实践
单细胞 RNA-Seq 数据处理
在单细胞 RNA-Seq 数据处理中,UMI-tools 可以用于去除 PCR 重复,确保数据的准确性。通过 count 命令,可以生成每个基因的唯一分子计数矩阵,用于下游分析。
基因表达定量
在基因表达定量中,UMI-tools 可以帮助去除由于 PCR 扩增引入的重复,从而提高定量的准确性。dedup 命令可以应用于映射后的 BAM 文件,去除重复读取。
4. 典型生态项目
alevin
alevin 是一个用于单细胞 RNA-Seq 数据处理的工具,与 UMI-tools 类似,它也支持 UMIs 的处理。alevin 提供了从 fastq 到计数矩阵的端到端解决方案,并且支持多重映射读取的量化。
STAR
STAR 是一个高效的 RNA-Seq 读取映射工具,可以与 UMI-tools 结合使用。在映射读取之前,可以使用 UMI-tools 提取 UMIs,然后使用 STAR 进行映射。
samtools
samtools 是一个用于处理 SAM/BAM 文件的工具集,与 UMI-tools 结合使用,可以完成从读取映射到去重的完整流程。samtools 提供了对 BAM 文件的排序、索引和查看等功能。
通过这些工具的结合使用,可以构建一个高效、准确的 NGS 数据处理流程。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C094
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00