# 前言

目前的课题是 10X 单细胞测序 (植物方面),之前已经把所有的流程基本走过一遍,现在就将自己的学习过程整理成笔记给大家分享一下,我在学习单细胞分析的时候主要跟着单细胞天地的公众号和 jimmy 老师在 B 站上上传的单细胞分析视频进行学习的,在前期的数据下载过程中也参考了刘小泽的文章,希望对大家能有所帮助。

数据来源:《Acquired cancer resistance to combination immunotherapy from transcriptional loss of class I HLA》文章中的部分数据

IDDescriptionSRR_ID
GSM3330559Tumor Disc PreSRR7722937
GSM3330560Tumor Disc ARSRR7722938
GSM3330561PBMC PreSRR7722939
GSM3330562PBMC Disc EarlySRR7722940
GSM3330563PBMC Disc RespSRR7722941
GSM3330564PBMC Disc ARSRR7722942

# 数据下载

两种方法

1. 使用 sratools

conda install -c daler sratoolkit
##sra 数据下载加速
wget https://download.asperasoft.com/download/sw/connect/3.8.1/ibm-aspera-connect-3.8.1.161274-linux-g2.12-64.tar.gz
# 小心版本号有变动,不要直接复制上面的命令
tar zxvf ibm-aspera-connect-3.8.1.161274-linux-g2.12-64.tar.gz
bash ibm-aspera-connect-3.8.1.161274-linux-g2.12-64.sh
# 默认安装路径 /home/user/.aspera
cat >SRR_Acc_List-2586-4.txt
SRR7722937
SRR7722938
SRR7722939
SRR7722940
SRR7722941
SRR7722942
cat SRR_Acc_List-2586-4.txt |while read i
do prefetch $i -O `pwd` && echo "** ${i}.sra done **"
done

2. 利用 ascp 由 ftp.ncbi 下载测序数据

第一种情况下有的数据可能无法下载,也可以直接利用 ascp 下载,速度也很快

在 EBI 上搜索想要的 SRR 号,复制连接地址image-20201005133339417

ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/srr/SRR772/007/SRR7722937

然后将地址按照如下格式修改

ascp -QT -l 300m -i ~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh era-fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:vol1/srr/SRR772/007/SRR7722937 ./
ascp -QT -l 300m -i ~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh era-fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:vol1/srr/SRR772/008/SRR7722938 ./
ascp -QT -l 300m -i ~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh era-fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:vol1/srr/SRR772/009/SRR7722939 ./
ascp -QT -l 300m -i ~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh era-fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:vol1/srr/SRR772/000/SRR7722940 ./
ascp -QT -l 300m -i ~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh era-fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:vol1/srr/SRR772/001/SRR7722941 ./
ascp -QT -l 300m -i ~/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh era-fasp@fasp.sra.ebi.ac.uk:vol1/srr/SRR772/002/SRR7722942 ./

# 参考链接

单细胞实战 (一):数据下载

【生信技能树】使用 10X 单细胞转录组数据探索免疫治疗

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