苏拉特对RNA的速度 罗勒·库德（Basil Khuder） 介绍 本指南将演示如何结合RNA Velocity分析使用已处理/标准化的Seurat对象。 请记住，尽管Seurat是基于R的，但是所有可用的RNA Velocity软件/软件包都是Python，因此我们将在两者之间来回移动。 我们将使用以下程序： scVelo （用于RNA速度） Velocyto或Kallisto Bustools （产生我们最初的RNA Velocity Object） Anndata （用于操纵我们的RNA Velocity对象） 苏拉特 Samtools-可选（Velocyto将在未排序的.bam上运行Samtools排序） 生成Loom文件 首先，我们将为您在Seurat分析中使用的每个单细胞样本生成织机文件（一种为基因组数据集（例如单细胞）设计的文件格式）。 织机文件不同于您在Seura

批量处理 简单的工作流程即可量化基因水平的RNA丰度并检测大量RNAseq样品中的差异表达基因（DEG）。 管道使用kallisto量化笔录级别的丰度，并使用DESeq2标准化计数和检测DEG。 安装 安装Anaconda或Miniconda，然后conda install snakemake 从下载适当的kallisto参考或自行构建 克隆存储库 在samples.csv描述您的samples.csv 修改config.yaml的设置 （可选）如果计划使用SLURM集群，请在run_pipeline.sh填写#SBATCH指令，并在cluster.json填写out和account字段 （可选）如果要在Singularity环境中运行管道以实现完全可重复性，请安装Singularity。 run_pipeline假定已安装奇点。 如果要使用奇点环境跳过，请删除--use-singul

pybustools 这是通常使用生成的单细胞RNAseq的的python接口。 安装 请注意所需的gmpy2库，它本身依赖于某些c库。 这些可以通过apt-get install libgmp3-dev libgmp-dev libmpfr-dev libmpc-dev安装在ubuntu上。 git clone https://github.com/redst4r/pybustools pip install -e pybustools 用法 from pybustools . pybustools import Bus B = Bus ( folder = '/path/to/bus/output' , bus_name = 'sorted.bus' ) # iterate the records one by one; it yields namedtuples for reco