【摘 要】
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随着单细胞转录组测序（scRNA-seq）技术变得越来越成熟,scRNA-seq数据分析的每个步骤都有多个工具可供选择。对于研究人员而言,如何高效安装和使用scRNA-seq数据分析工具变得越来越具有挑战性。scRNA-seq技术的发展使科学家能够同时分析成千上万的单个细胞中的基因表达。尽管对scRNA-seq数据进行分析变得越来越标准,但也带来了一系列新的挑战。一方面而言,该领域可供选择的工具种
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随着单细胞转录组测序（scRNA-seq）技术变得越来越成熟,scRNA-seq数据分析的每个步骤都有多个工具可供选择。对于研究人员而言,如何高效安装和使用scRNA-seq数据分析工具变得越来越具有挑战性。scRNA-seq技术的发展使科学家能够同时分析成千上万的单个细胞中的基因表达。尽管对scRNA-seq数据进行分析变得越来越标准,但也带来了一系列新的挑战。一方面而言,该领域可供选择的工具种类繁多,而且工具的技术文档多样,依赖环境复杂,难以安装和使用。另一方面,对于未涉及计算机相关专业的研究人员而言,以可扩展和可重复性的方式,灵活的使用这些分析工具会面临巨大的困难。scRNA-seq技术发展到今天,现有的工具越来越无法满足人们对灵活且用户友好的数据预处理工具的需要。本文所设计的框架提供了一套开箱即用的解决方案,用于分析scRNA-seq的数据。该框架结合了 Nextflow脚本语言和Anaconda包管理器来生成模块化计算工作流。此外,还使用Docker技术进一步简化了环境的安装。本框架不仅使开发高度灵活和可重复的管道变得容易,而且这些管道易于在多个计算环境中扩展和维护。本文封装了七个scRNA-seq数据处理流程,旨在帮助用户解决安装环境困难、软件工具使用方式对普通用户不友好等问题。本文设计的scRNA-seq数据分析框架可以灵活地扩展到将来任何语言开发的scRNA分析管道。
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