生信星球小练习—批量读取10X数据

刘小泽写于2020.8.13
主要分为两个部分:前面用linux处理,后面用R处理

下载数据

选用的10X测试数据是:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE108677

数据也可以直接通过网盘下载:https://share.weiyun.com/7fo3qgT5

一共是7个样本:

目的

将这7个样本分别读取,并简单查看一下每个样本的结果如何(比如有多少个细胞,关注的基因出现在哪个细胞等等)

首先是linux部分

第一步:先解压,然后最好对每个样本新建一个文件夹

tar -xvf GSE108677_RAW.tar
for i in $(seq 1 7);do mkdir s_${i} ;done

第二步:把各自的10X数据三个必备文件放在对应的文件夹中

for i in $(seq 1 7);do mv *_${i}_*gz s_${i} ;done
# 查看一下
ls s_1
# 每个样本都是这三个文件:barcodes、genes、matrix
GSM2910017_sample_1_barcodes.tsv.gz GSM2910017_sample_1_genes.tsv.gz    GSM2910017_sample_1_matrix.mtx.gz

第三步:重命名

10X的数据读取是使用Read10X函数,它必须接受特定的命名格式。否则会看到类似下面的报错:

# Error in Read10X(data.dir = dir) : 
#   Barcode file missing. Expecting barcodes.tsv.gz

它必须要求每个样本都是下面这样的简单命名:

因此,我们需要做的就是:对每个样本文件夹中的每个文件去掉前缀,只保留后面的信息

对于超过三个的数据量,就要用到循环处理

下面的脚本中find是在mac下,如果是linux可能需要稍作调整

# 两个循环嵌套,先找文件夹,再重命名
# ##*_是向后取:取最后一个_后面的部分
# 与之相反是:%%_* 它是向前取:取第一个_前面的部分
for i in $(seq 1 7);do find s_${i}/ -name "*gz" | while read n ;do mv $n s_${i}/${n##*_};done ;done

第四步:解压

for i in $(seq 1 7);do gunzip s_${i}/*  ;done

接下来是R语言部分

可以简单看看各个样本的细胞数量,以及关注的基因有没有在样本中出现

rm(list = ls())
options(stringsAsFactors = F)
library(Seurat)
# 依然是一个循环
for (i in 1:7){
  # i=1
  dir=paste0('data/s_',i)
  test=Read10X(data.dir = dir)

  if('Pigr'%in%rownames(test)){
    cat('Now is: ', dir,'\n')
    print(dim(test))
    cat('Cell location is: ','\n')
    print(which(test['Pigr',]!=0)) #Pigr出现在第几个细胞
    cat('Expression is: ','\n')
    print(test['Pigr',test['Pigr',]!=0]) # Pigr表达量
    cat('\n\n')
  }
}

欢迎关注我们的公众号~_~  
我们是两个农转生信的小硕,打造生信星球,想让它成为一个不拽术语、通俗易懂的生信知识平台。需要帮助或提出意见请后台留言或发送邮件到jieandze1314@gmail.com

Welcome to our bioinfoplanet!

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 205,386评论 6 479
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,939评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,851评论 0 341
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,953评论 1 278
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,971评论 5 369
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,784评论 1 283
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,126评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,765评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,148评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,744评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,858评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,479评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,080评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,053评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,278评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,245评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,590评论 2 343