建设手机网站培训教程,改变网站字体,三只松鼠的网站建设的意义,易语言用客户端和服务器做网站群体重测序数据分析笔记 在生物信息学中#xff0c;群体重测序数据的挖掘和分析对于理解生物的进化、自然选择以及功能基因的定位等研究具有重要的意义。今天分享的笔记内容是群体遗传学相关的知识点#xff0c;下面将一步步介绍整个重测序分析的流程和方法。 分析常用流程和… 群体重测序数据分析笔记 在生物信息学中群体重测序数据的挖掘和分析对于理解生物的进化、自然选择以及功能基因的定位等研究具有重要的意义。今天分享的笔记内容是群体遗传学相关的知识点下面将一步步介绍整个重测序分析的流程和方法。 分析常用流程和方法简述 常用的重测序分析流程一般包含以下步骤 质控和数据准备 这一步包括对原始测序数据进行质量评估和控制以及数据格式的转换常用流程包括测序数据的质控(QC)、比对、标记重复、排序、建立索引和变异检测。常用的软件工具包括FastQC、BWA、SAMtools、Picard和GATK等。 首先我们需要进行质量控制确保我们的数据是准确可靠的。常用的质量控制工具有FastQC和Trimmomatic。以下是用Trimmomatic进行质量控制的例子 java -jar trimmomatic.jar PE -phred33 \input_forward.fq.gz input_reverse.fq.gz \output_forward_paired.fq.gz output_forward_unpaired.fq.gz \output_reverse_paired.fq.gz output_reverse_unpaired.fq.gz \ILLUMINACLIP:TruSeq3-PE.fa:2:30:10 LEADING:3 TRAILING:3 \SLIDINGWINDOW:4:15 MINLEN:36 序列比对 将处理好的数据比对到参考基因组上得到比对结果,比对可以使用BWA这个工具。以下是比对命令的示例 # 建立参考基因组索引bwa index ref.fa# 比对bwa mem ref.fa read1.fq read2.fq aln.sam 变异检测 根据比对结果检测和分析基因序列中的变异,变异检测通常使用SAMtools和BCFtools。以下是如何使用这些工具进行变异检测的示例 # 转换格式samtools view -S -b aln.sam aln.bam# 排序samtools sort aln.bam -o aln_sorted.bam# 检测变异samtools mpileup -uf ref.fa aln_sorted.bam | bcftools call -cv - var.raw.vcf 变异注释和分析 对检测到的变异进行注释和深度分析包括群体结构分析、选择性消除分析、全基因组关联分析等。 以下为流程简单示意 # 质量控制fastqc raw_data.fq# 比对bwa mem reference.fa raw_data.fq aln.sam# 标记重复picard MarkDuplicates Ialn.sam Omarked.bam Mmetrics.txt# 排序samtools sort -O bam -o sorted.bam -T temp.prefix marked.bam# 建立索引samtools index sorted.bam# 变异检测gatk HaplotypeCaller -R reference.fa -I sorted.bam -O variants.vcf 上游分析变异检测方法代码 在进行测序数据序列文件上游变异检测时我们通常使用如GATK工具。以下是一段使用GATK进行SNP和Indel检测的代码 # SNP检测gatk --java-options -Xmx4g \HaplotypeCaller -R reference.fa \-I sorted.bam \-O raw_snps.vcf# Indel检测gatk --java-options -Xmx4g \HaplotypeCaller -R reference.fa \-I sorted.bam --ploidy 2 \--genotyping-mode DISCOVERY \-stand_emit_conf 10 \-stand_call_conf 30 \-O raw_indels.vcf 群体结构分析方法 对于群体结构的分析我们通常会使用程序如PLINK和ADMIXTURE。PLINK可以用于生成适合ADMIXTURE分析的数据而ADMIXTURE可以进行群体结构分析。 # PLINK生成适用于ADMIXTURE的数据plink --file input_data \ --make-bed --out plink_output# ADMIXTURE进行群体结构分析admixture --cv plink_output.bed K 变异位点选择性消除分析 在基因组变异位点选择性消除分析中我们可以使用vcftools和R等工具来评估基因位点多态性和选择分化差异。以下是具体的操作 # 使用vcftools计算窗口内的多态性vcftools --vcf var.raw.vcf --window-pi 50000# 在R中进行选择分化差异判断# 以下是示例代码具体代码需要根据实际情况编写library(ape)data - read.table(fst.txt, header T)fst - data$V4sig_level - qnorm(1 - 0.05 / 2) / sqrt(2)outliers - which(fst sig_level) GWAS全基因组关联分析 GWAS全基因组关联分析我们可以使用GAPIT包进行分析。以下是用R语言进行GWAS全基因组关联分析的示例代码 library(GAPIT)genotype_file - genotype.hmp.txtphenotype_file - phenotype.txtGAPIT_data - GAPIT.Data(fileHapmap genotype_file, filePhenotype phenotype_file)GAPIT_GLM - GAPIT.GLM(GAPIT_data)GAPIT_MLM - GAPIT.MLM(GAPIT_data) PCA分析与进化树绘制 我们可以使用plink和gcta进行PCA分析并使用ggtree进行群体结构进化树的绘制。以下是具体的操作 # 使用plink和gcta进行PCA分析plink --bfile plink --make-grm-bin --out plinkgcta --grm-bin plink --pca 10 --out plink# 在R中使用ggtree绘制进化树# 以下是示例代码具体代码需要根据实际情况编写library(ggtree)tree - read.tree(tree.nwk)ggtree(tree) geom_tiplab() 从vcf文件中挖掘显著变异位点的频率变化信息 我们可以使用vcftools工具从vcf文件中挖掘显著变异位点的频率变化信息以下是具体的操作 vcftools --vcf var.raw.vcf --freq --out freq 以上就是群体重测序数据的挖掘与分析的整个过程每一步都需要我们仔细和认真的处理。 总结 以下是一个简单的bash脚本实现对多个样品的批量重测序分析,这个脚本使用了一个循环来处理每一个样品。请注意这只是一个示例脚本您可能需要根据实际情况对其进行修改或优化。 #!/bin/bash# 路径参数REF_GENOME_PATH/path/to/your/reference/genomeSAMPLE_LIST/path/to/your/sample/listSAMPLE_PATH/path/to/your/sample/dataWORKING_DIR/path/to/your/working/directory# 创建工作目录mkdir -p ${WORKING_DIR}# 循环处理每一个样品while read SAMPLE; do echo Processing sample ${SAMPLE}... # 1. 质控和数据准备 java -jar trimmomatic.jar PE -phred33 \ ${SAMPLE_PATH}/${SAMPLE}_1.fq.gz \ ${SAMPLE_PATH}/${SAMPLE}_2.fq.gz \ ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}_1_paired.fq.gz \ ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}_1_unpaired.fq.gz \ ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}_2_paired.fq.gz \ ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}_2_unpaired.fq.gz \ ILLUMINACLIP:TruSeq3-PE.fa:2:30:10 LEADING:3 TRAILING:3 SLIDINGWINDOW:4:15 MINLEN:36 # 2. 序列比对 bwa mem ${REF_GENOME_PATH} \ ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}_1_paired.fq.gz \ ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}_2_paired.fq.gz ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}.sam # 3. 变异检测 samtools view -S -b ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}.sam ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}.bam samtools sort ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}.bam -o ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}_sorted.bam samtools mpileup -uf ${REF_GENOME_PATH} ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}_sorted.bam | bcftools call -cv - ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}_var.raw.vcf # 4. 提取VCF文件中的频率信息 vcftools --vcf ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}_var.raw.vcf --freq --out ${WORKING_DIR}/${SAMPLE}_freq echo Finished processing sample ${SAMPLE}.done ${SAMPLE_LIST} 在这个脚本中我们假设有一个文本文件 ${SAMPLE_LIST} 包含所有待处理的样品名称每个样品对应一对fastq.gz文件文件名分别为 ${SAMPLE}_1.fq.gz 和 ${SAMPLE}_2.fq.gz。所有这些文件都存储在 ${SAMPLE_PATH} 路径下。处理过程中的中间文件和结果文件都会存储在 ${WORKING_DIR} 路径下。 使用这个脚本之前你需要修改上面的四个路径参数使它们指向实际的路径。另外这个脚本只执行了一部分的分析步骤如果你需要执行更多的步骤你可以在脚本中添加相应的命令。 本文由 mdnice 多平台发布
