溜得飞起的单细胞bus你还不上车？
谷歌邮箱推送给我了关键词订阅文献，单细胞的，我看到如下所示；
下意识的以为是有人把单细胞数据分析流程总结成为了一个地铁线路图或者公交车线路图，因为我们生信技能树VIP群里这两天有人把一下NGS分析流程整理成为了这样的图，如下所示：
还正在诧异，这个工作如果可以发SCI，那么应该是发多少分呢？
点进去看才发现，我想多了，这个 Barcode-UMI-Set format (BUS) 是一个工具，发表在Bioinformatics. 2019 Nov ，很新的工具。大家都知道，目前单细胞以10x为主，那么10x仪器出来的数据当然是它们自己的数据分析流程CellRanger来拿表达矩阵了。从来没有人挑战10x官方工具CellRanger这一点，而 Barcode-UMI-Set format (BUS) 这个工具就不服气，在kallisto的基础上面开发了，速度那是一个快的飞起！
链接在 http://BUStools.github.io/ and http://pachterlab.github.io/kallisto/singlecell.html
还有一个演示：
To demonstrate the utility of BUS, we processed 381,992,071 single-cell RNA-Seq reads from a 1:1 mixture of fresh frozen human cells (HEK293T) and mouse cells (NIH3T3) produced with 10x technology and hosted on the 10x Genomics website.
50多倍的提速不是开玩笑的：The generation of BUS format using a new command in the kallisto program took 984 seconds for this data (in comparison with 55,745 seconds with the 10x Genomics CellRanger software).
说实话CellRanger真的不好用
我们单细胞天地有从建库测序的fastq数据走cellranger流程的详细上游分析教程，如下：
得到表达矩阵标准3个文件，再走下游分析教程。包括如下：
随着单细胞领域进来的小伙伴越来越多，各式各样新奇的工具都会出来，好期待！