Cellranger 软件是 10X genomics 官方提供的配套分析软件，可以直接输入Illumina 原始数据（raw base call ，BCL)输出表达定量矩阵、降维（pca），聚类（Graph-based& K-Means）以及可视化（t-SNE）结果，结合配套的Loupe Cell Browser给予研究者更多探索单细胞数据的机会。cellranger的高度集成化，使得单细胞测序数据探索变得更加简单，研究者有更多的时间来做生物学意义的挖掘。
分析10X genomics的单细胞数据，第一步就是用cellranger软件对FASTQ测序数据进行分析。cellranger处理scRNA-seq数据的分析流程可以划为四步：拆分数据（mkfastq）、细胞定量（count）、定量整合（aggr）、数据下游分析（reanalysis）。但是目前，单细胞数据下游分析一般交给Seurat或Scanpy，因此cellranger的主要用途是使用测序数据（fastq）生成feature-barcode表达谱。接下来就为大家简单介绍cellranger软件的使用方法。
软件下载和安装
官方下载地址：https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/downloads/latest
打开官方下载页面，注意箭头所指的下载版本，不同版本的cellranger分析出来的数据会有些微的差异，同一个项目的数据分析最好使用相同版本的软件。10X官方每次进行软件版本更新都会有非常详细的说明更新的要点，可以查看了解一下。箭头所指的网址为软件的下载网址，复制到linux系统命令界面就直接下载啦。因为单细胞数据都比较大，说以cellranger软件一般都在服务器上运行。
解压文件
首先testrun一下，看看能不能模拟跑下来
cellranger的功能
它主要包括四个主要基因表达分析流程：
1. cellranger mkfastq ： 它借鉴了Illumina的bcl2fastq ，可以将一个或多个lane中的混样测序样本按照index标签生成样本对应的fastq文件。
2. cellranger count ：利用mkfastq生成的fq文件，进行比对(基于STAR)、过滤、UMI计数。利用细胞的barcode生成gene-barcode矩阵，然后进行样本分群、基因表达分析。
3. cellranger aggr ：接受cellranger count的输出数据，将同一组的不同测序样本的表达矩阵整合在一起，比如tumor组原来有4个样本，PBMC组有两个样本，现在可以使用aggr生成最后的tumor和PBMC两个矩阵，并且进行标准化去掉测序深度的影响。
4 .cellranger reanalyze ：接受cellranger count或cellranger aggr生成的gene-barcode矩阵，使用不同的参数进行降维、聚类。
开始运行
这里主要介绍转录组数据的分析流程
首先，加载环境变量
1.细胞定量
重要参数
返回的文件
重要参数
2.定量整合
多个样本的合并分析：需要每个单独分析之后的molecule_info.h5文件，和一个CSV格式的表格，如下图所示：
重要参数
返回的文件
重要参数
到此，cellranger的标准流程就跑完了，后续个性化分析就可以用输出的矩阵文件，运用各种R包进行数据挖掘。
参考资料：Overview of Single Cell Software -Software -Single Cell Gene Expression -Official 10x Genomics Suppo
————关于百奥益康————
北京百奥益康医药科技有限公司（以下简称“百奥益康”）是天津百奥医药科技有限公司的全资子公司，致力于提供前沿的单细胞组学全套解决方案，单细胞相关研发和服务团队位于北京亦庄。
百奥益康现有管理团队和技术团队具有丰富的单细胞测序服务和研发经验，在单细胞研究领域深耕6年，曾成功领导打造了国内领先的单细胞科研服务团队，现已累积150+种不同组织类型、10,000+个样品的10x Genomics单细胞测序经验，累积服务客户发文数十篇，影响因子近千分（包括CNS顶级期刊）。
百奥益康技术团队已累积经验的消化组织类型（人）
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