看到了预印本出来了一个测评文章；《Comparative Analysis of Commercial Single-Cell RNA Sequencing Technologies》重要的是3个链接：

• Pre-print: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.18.599579v1
• SRA BioProject: PRJNA1106903 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1106903)
• https://github.com/danledinh/scRNAseq-repo

统一使用了人类的血液样品去做单细胞转录组，涉及到如下所示8种不同的商业化平台:

每个商业化单细胞转录组平台都有自己的上游数据处理软件，比如大名鼎鼎的10x就是CellRanger流程，正常走cellranger的定量流程即可，代码我已经是多次分享了。参考：

• 10X单细胞转录组原始测序数据的Cell Ranger流程（仅需800元）
• 10X的单细胞转录组原始数据也可以在EBI下载
• 一个10x单细胞转录组项目从fastq到细胞亚群
• 一文打通单细胞上游：从软件部署到上游分析
• PRJNA713302这个10x单细胞fastq实战
• 一次曲折且昂贵的单细胞公共数据获取与上游处理
• 只能下载bam文件的10x单细胞转录组项目数据处理
• 不知道10x单细胞转录组样品和fastq文件的对应关系
• 10X单细胞转录组测序数据的 SRA转fastq踩坑那些事
• 10x的单细胞转录组fastq文件的R1和R2不能弄混哦

差不多几个小时就可以完成全部的样品的cellranger的定量流程。但是其它平台，因为确实是市场占有率很低，我遇到的不多，所以基本上就只有BD的以及Singleron我分享过实战笔记，但是这个测评文章太强了，https://github.com/danledinh/scRNAseq-repo

• For each of the 10x kits, CellRanger version 7.1.0 was used. The 10x 3’ and 5’ kitsrequired the subcommand count and 10x FRP required the subcommand multi.
• For Fluent,PIPseeker version 2.1 was used.
• For BD, Rhapsody version 2.0 was used.
• For Honeycomb,BeeNet version 1.1.3 was used.
• For Parse, split-pipe version 1.1.1 was used.
• For Scale,ScaleRna version 1.3.3 was used.
• For Singleron, CeleSCOPE version 1.17.0 was used with thesubcommand multi_rna.
• For Scipio, Cytonaut version 7 was used.

The human reference(Ensembl 98/GENCODE v32) from 10x Genomics (refdata-gex-GRCh38-2020-A) was used For alignment and feature quantification.

学徒作业

下载这些样品的fastq文件，然后摸索全部的定量流程：

BD_1 39.31 Gb
BD_2 48.47 Gb
10X_3p_1 7.97 Gb
10X_3p_2 16.67 Gb
10X_5p_1 19.86 Gb
10X_5p_2 11.67 Gb
10X_FRP_1 26.23 Gb
10X_FRP_2 17.11 Gb
Fluent_1 9.67 Gb
Fluent_1 37.63 Gb 
Fluent_3 20.10 Gb
Honeycomb_1 9.43 Gb
Honeycomb_2 8.96 Gb
Parse_1 8.97 Gb
Scale_1 14.36 Gb
Scipio_1 8.76 Gb
Scipio_2 5.50 Gb
Singleron_1 73.70 Gb
Singleron_2 77.15 Gb