作者捎琐，Evil Genius
22號馬上上課了哨毁，該準備的基本都準備完畢砸彬，靜待上課就可以了造垛。當然期間還會根據(jù)情況進行更新
單細胞測序數(shù)據(jù)生成的bam文件葡秒，經(jīng)過cellsnp-lite分析時候拿到如下的文件：
關于這個cellsnp-lite姻乓，我發(fā)現(xiàn)很多人的用法都是錯誤的，這個會在課上詳細說一下該怎么用眯牧。
首先是call snp 的文件
大家注意這個文件蹋岩，還是根據(jù)基因組的位點找到的突變信息，并沒有注釋到具體的基因学少，以及是否引起氨基酸的變化剪个，所以我們需要注釋一下，拿到如下的結(jié)果
這個時候就拿到突變的氨基酸變化信息版确，至于變化時候有害扣囊，需要額外的注釋，或者數(shù)據(jù)庫查找绒疗，這個之前分享過侵歇，下圖是示例：
大家可以查閱，比如clinvar忌堂、oncokb盒至、my cancer genome等數(shù)據(jù)庫。
接下來就是要拿到單細胞的突變矩陣士修，如下圖：
拿到完整的信息之后枷遂，就可以跟文章一樣納入單細胞的基礎分析之中了。
好了棋嘲，拿到cellsnp-lite的分析結(jié)果酒唉，我們首先來注釋位點的氨基酸變化,軟件是ANNOVAR，做過外顯子的應該都很熟悉的
table_annovar=table_annovar.pl腳本路徑
humandb=humandb數(shù)據(jù)庫路徑
perl $table_annovar \
--buildver hg38 \
--otherinfo \
--nastring . cellSNP.base.vcf $humandb \
-protocol refGene \
-operation g \
--vcfinput --remove > test.log 2>&1
即可得到單細胞突變的注釋文件
接下來是矩陣的整理
import scipy.io as sio
matrix_data = sio.mmread('cellSNP.tag.AD.mtx')
matrix_data = pd.DataFrame(matrix_data.todense())
###barocde
barcode = pd.read_csv('cellSNP.samples.tsv',sep = '\t',header=None)
matrix_data.columns = barcode.iloc[:,0]
處理注釋文件
