上期小果带大家介绍了Cell Ranger处理分析后输出的文件，并解读了网页版的结果报告。虽然从网页版的报告中我们能够的到诸多的信息，例如：单细胞质控，测序，比对等信息，但是我们不能很好的进行样本的数据探索。这一期小果带大家使用10×genomics平台官方出的Loupe Browse来进行数据探索。
Loupe Browser下载
软件我们可以通过10×的官网下载到。下载安装好即可。
中间有自带的案例数据，有ATAC数据以及空间转录组数据。左边有详细的新手教程。并且可以下载其他的示例数据集。下方有反馈的途径。
Loupe browse教程
Loupe browse较网页板的分析报告，功能更多，更易于数据可视化与多维的数据探索。
选择加载教程数据集。
这是主界面。图中的每个点代表一个细胞，对其进行分类。示例的数据分了16组。
左边有探索数据的工具 。
上方有套索工具，可以对细胞群进行选择，进行进一步的操作。
右上角可以切换图形。
下方是基因的面板。
点击左侧网格图标，可以一键将基因显示成热图。
我们选择LCK基因，然后点击左侧小提琴图标。可以绘画出小提琴图，这个基因在各个细胞组中的基因表达情况，是如何分布的。
右侧框为切片器，我们可以选择或筛选感兴趣的基因。
我们可以通过选择Recluster对细胞重新进行聚类。
选择不同的算法。下方可以根据提供的barcodes列表，选择或者去除细胞。
设置UMIs条数的阈值，因为会有空载的油滴（没有捕获单细胞）UMIs条数很少，我们可以选择UMIs阈值筛选掉这部分数据。
为表达的基因设置阈值。因为每个条码表达的基因因测序条件而异。具有明显更多基因的条形码可能代表多胞胎，而具有很少基因的条形码可能代表低质量细胞或空液滴。
设置线粒体UMI阈值。线粒体基因的过度表达可能意味着细胞质量差或死亡。然而。一些样本，如肿瘤活检，可能有较高的线粒体基因表达。注:此步骤不适用于靶向面板，除非线粒体基因被明确靶向。
最后就可以聚类了，可以选择生成的数据图形，是t-SNE还是UMAP。选订好参数后，就可以重新聚类了。
这是重新聚类的UMAP图形。
重新聚类的t-SNE图形。
左上角可以将每类细胞单独放在一个格子中。
也可以选择分类的数量。
将分析结果传到windows系统下
将上期用Cell Ranger处理得到的cloupe文件传到桌面
sz cloupe.cloupe
加载我们的数据。
调节点的大小。
选择基因在细胞亚群中的分布，可以看出在右下角的细胞中是高表达，而在其他类型细胞中是低表达。
这个基因的小提琴图也说明了这个结果。
右上角支持对小提琴图进行导出，用于文章的插图。
好了你是否学会了呢？小果今天的分享就到这里了。下一期我们会用R语言的Seurat包对Cell Ranger的处理结果进行下游的分析。我们下期见。
10×genomics单细胞测序分析（三）Loupe Browser数据分析探索
上期小果带大家介绍了Cell Ranger处理分析后输出的文件，并解读了网页版的结果报告。虽然从网页版的报告中我们能够的到诸多的信息，例如：单细胞质控，测序，比对等信息，但是我们不能很好的进行样本的数据探索。这一期小果带大家使用10×genomics平台官方出的Loupe Browse来进行数据探索。
Loupe Browser下载
软件我们可以通过10×的官网下载到。下载安装好即可。
中间有自带的案例数据，有ATAC数据以及空间转录组数据。左边有详细的新手教程。并且可以下载其他的示例数据集。下方有反馈的途径。
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Loupe browse较网页板的分析报告，功能更多，更易于数据可视化与多维的数据探索。
选择加载教程数据集。
这是主界面。图中的每个点代表一个细胞，对其进行分类。示例的数据分了16组。
左边有探索数据的工具 。
上方有套索工具，可以对细胞群进行选择，进行进一步的操作。
右上角可以切换图形。
下方是基因的面板。
点击左侧网格图标，可以一键将基因显示成热图。
我们选择LCK基因，然后点击左侧小提琴图标。可以绘画出小提琴图，这个基因在各个细胞组中的基因表达情况，是如何分布的。
右侧框为切片器，我们可以选择或筛选感兴趣的基因。
我们可以通过选择Recluster对细胞重新进行聚类。
选择不同的算法。下方可以根据提供的barcodes列表，选择或者去除细胞。
设置UMIs条数的阈值，因为会有空载的油滴（没有捕获单细胞）UMIs条数很少，我们可以选择UMIs阈值筛选掉这部分数据。
为表达的基因设置阈值。因为每个条码表达的基因因测序条件而异。具有明显更多基因的条形码可能代表多胞胎，而具有很少基因的条形码可能代表低质量细胞或空液滴。
设置线粒体UMI阈值。线粒体基因的过度表达可能意味着细胞质量差或死亡。然而。一些样本，如肿瘤活检，可能有较高的线粒体基因表达。注:此步骤不适用于靶向面板，除非线粒体基因被明确靶向。
最后就可以聚类了，可以选择生成的数据图形，是t-SNE还是UMAP。选订好参数后，就可以重新聚类了。
这是重新聚类的UMAP图形。
重新聚类的t-SNE图形。
左上角可以将每类细胞单独放在一个格子中。
也可以选择分类的数量。
将分析结果传到windows系统下
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选择基因在细胞亚群中的分布，可以看出在右下角的细胞中是高表达，而在其他类型细胞中是低表达。
这个基因的小提琴图也说明了这个结果。
右上角支持对小提琴图进行导出，用于文章的插图。
好了你是否学会了呢？小果今天的分享就到这里了。下一期我们会用R语言的Seurat包对Cell Ranger的处理结果进行下游的分析。我们下期见。