[发明专利]数据处理方法

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

原始数据获取步骤，进行双端测序而对用于智能组合条形码法单细胞测序的原始数据进行获取，第一端为cDNA部分，第二端为特异性分子标签以及细胞条形码部分；

质量控制以及过滤步骤，对所获取的原始数据进行过滤而得到过滤后数据；

比对步骤，将过滤后数据与参考基因组序列进行比对而得到比对后数据；

特异性分子标签去重步骤，对比对后数据中的特异性分子标签重复的部分进行去除而得到去重后数据；

基因定量步骤，对去重后数据进行基因定量而得到定量后数据；

表达矩阵构建步骤，根据定量后数据构建表达矩阵，该表达矩阵包括了每个细胞中的每个基因的原始计数值；

细胞筛选步骤，对表达矩阵的线粒体含量和表达基因数目进行筛选而得到筛选后矩阵；

标准化处理步骤，对筛选后矩阵的原始计数值进行标准化而得到标准化矩阵；

分析步骤，对标准化矩阵进行分析。

2.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，

质量控制以及过滤步骤包括如下子步骤：

对所获取的原始数据的第二端的细胞条形码部分进行校正；

构建细胞条形码的白名单；

根据白名单提取第一端的序列；

对所提取的第一端的序列进行筛选以进行过滤而得到过滤后数据。

3.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，

在细胞筛选步骤中，对线粒体含量的筛选的阈值为5％。

4.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，

在细胞筛选步骤中，对表达基因数目的筛选的范围为200-2500。

5.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，

在标准化处理步骤中，采用如下计算式进行标准化，其中CountOfGene代表每个细胞中每个基因的原始计数值，AllCount代表每个细胞中所有基因的原始计数值的和，

6.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，

所述分析步骤在细胞层面上为聚类分析步骤。

7.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，

所述分析步骤在基因层面上为差异分析步骤以及通路富集分析步骤。