进阶质控：去RNA污染
基于液滴的单细胞RNA测序（scRNA-seq）已能够在单次实验中对数十万个细胞的转录组进行定量分析。这项技术为理解正常和病理性细胞行为的最新进展提供了支撑。此外，构建"人类细胞图谱"的大规模研究工作，关键依赖于基于液滴的scRNA-seq所产生的转录组读数的准确性和细胞特异性。基于液滴的scRNA-seq的核心假设是：每个进行分子标记和逆转录的液滴仅包含来自单个细胞的信使RNA（mRNA）。但在实际应用中，这一假设常被违背，可能导致scRNA-seq数据的解释出现偏差。典型例子包括含有多个细胞的液滴（双细胞液滴） 和空液滴。目前，检测和去除双细胞液滴仍是研究的热点领域。另一种违背该假设的现象是：输入溶液中的无细胞RNA与包裹在液滴内的细胞混合后被测序。即使在最高质量的数据集中，这些污染性的外源性RNA也被证实存在。基于此，我们整理出了可以进行去RNA污染的软件：SoupX 、DecontX 、CellBender ，其中SoupX 的目标是去除每个细胞中无细胞mRNA分子的贡献，恢复每个细胞中每种基因的真实分子丰度；DecontX是一种新颖的贝叶斯方法，可用于估算和去除单个细胞中的污染；CellBender的作用包括减少背景噪声引起的批次差异、降低伪差异表达信号。
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所见即所得
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单细胞去污染教程目录：
一、写在前面
二、准备工作
2.1 编程基础
2.2 硬件基础
三、SoupX
3.1 文献解读
3.2 包的安装和导入
3.3 数据下载
3.4 数据读取
3.5 向SoupChannel对象中添加额外的元数据
3.6 估计污染比例
3.7 矫正表达矩阵
3.8 PBMC8K实战
四、DecontX
4.1 文献解读
4.2 包的安装和导入
4.3 数据读取
4.4 方案一：只输入一个过滤后的细胞矩阵
4.5 方案二：提供raw/droplet矩阵
五、CellBender
5.1 文献解读
5.2 安装
5.3 数据测试
5.4 CellBender 运行输出文件说明
5.5 降维分群
六、结果比对
6.1 细胞数目对比
6.2 交集细胞对比
6.3 细胞类型偏好性对比
6.4 去污染后基因表达对比
七、总结
八、本教程用到的环境
九、单细胞教程全收录
十、欢迎致谢
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测试文件，总大小5.73GB
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