小沐同学（AI）|单细胞测序100问(54)

Q：单细胞RNA测序（scRNA-seq）的原始数据处理

A：单细胞RNA测序（scRNA-seq）的原始数据处理是从原始FASTQ文件开始的一系列步骤，旨在将原始数据转化为每个细胞内每个基因的分子计数矩阵。以下是原始数据处理的主要步骤：

1. 质量控制（QC）：使用质量控制工具（如FastQC）对原始FASTQ文件进行质量评估，包括评估读取质量、序列内容等。这有助于发现潜在的测序或文库制备问题。

2. 比对和映射：将每个测序片段映射到参考基因组或转录组上，确定每个片段的起源基因座。这可以通过比对工具（如STAR、HISAT2）来实现。

3. 细胞条形码（Cell Barcode）识别和校正：根据测序数据中的细胞条形码信息，将每个读取与相应的细胞关联起来。这可以通过识别和校正细胞条形码来实现，以确保每个细胞的读取被正确地分配。

4. 唯一分子标识符（UMI）解析：使用UMI信息来估计每个基因在每个细胞中的分子计数。UMI是在文库制备过程中引入的唯一标识符，用于区分同一基因的不同分子。

5. 分子计数矩阵生成：根据细胞条形码和UMI信息，生成一个计数矩阵，表示每个细胞内每个基因产生的不同分子的估计数量。

完成原始数据处理后，可以使用这个计数矩阵进行后续的数据分析，如归一化、积分和过滤、细胞类型推断、分化轨迹分析等。原始数据处理的准确性和稳健性对于后续分析的可靠性和准确性至关重要。