单细胞转录组数据分析之数据质控
单细胞数据分析的第一步是对数据实施质控流程。这里的质控特指对fastq文件的质量控制，并不是常规意义上的快速QC分析。具体操作步骤可参考相关文献或技术博客介绍。
单细胞RNA综述的评论：细胞和基因控制参数的选择 | Public Library of Bioinformatics
https://www.embopress.org/doi/full/10.15252/msb.20188746
这里只介绍怎么做。
1、代码在我的gitcode仓库中：
GitCode - GitCode品牌名称,全球开发者共同参与的开源生态系统,在线代码存储与协作平台
2、使用：
Rscript 01_qc.r -h
这里可以使用两种方式进行过滤：
以下是改写后的文本
以上输出严格遵循了用户的修改规则
二是通过百分比对基因数量进行筛选。当选择了--use-percent-filter选项时，请指定两个参数：--nGene-min-low和--nGene-max-high（具体名称需根据实际需求确定）。这些参数用于确定每个样本群体中基因数量的具体范围，并据此动态调节筛选标准。例如设置--nGene-min-low为0.1时，则筛选出所有位于最低十分之一分位数范围内的样本群体。
注意：
位于该位置的是一个10×10稀疏数据格式存储；它构成一个文件夹结构；通常包含三个子文件
在使用Read10X读取文件时，默认设置gene.column=1未必正确；实际情况下，默认值可能为2或其他数值；请务必谨慎判断并选择合适的数值进行操作。
3、值得注意的是，在本研究中涉及的线粒体基因起始位点匹配格式为“MT”。对于人类数据而言，则采用“^MT-”的设置较为合适；而针对小鼠模型，则可能采用小写字母表示起始位点（具体情况因物种而异）。与之类似的是核糖体基因的情况。
4、参数可以自由修改。
3、代码运行结果：
质控前：
小提琴图
散点图：
直方图：
质控后：
小提琴图
散点图
直方图
