生信流程大全-基于nextflow的nf-core
最近看到很多人讨论基于nextflow的nf-core，里面存储了几十种NGS组学数据分析流程哦，而且文章发表在NBT。最早应该是生信技能树的学习大使《二货潜》发在朋友圈的，他同时也推荐了 加拿大生物信息学研讨会资源宝藏 。然后我看到生信技能树的 宝藏男孩 《唐医生》在 菜鸟团一周文献推荐（No.50） ，再次提到多种组学的生信分析流程大整合：
文章信息
题目：The nf-core framework for community-curated bioinformatics pipelines
杂志：Nature Biotechnology
时间：Published: 13 February 2020
链接: https://www.nature.com/articles/s41587-020-0439-x
目前 nf-core 共包含了 27 种分析流程，如下：
nf-core的27 种分析流程**
而nf-core里面的不同流程，本质上就是一些测试数据，和写好的配置文件，方便我们的nextflow调用配置文件来处理测序数据，每一种流程都是一些数据的处理步骤的集合！
首先需要安装nextflow
装方法参考这个链接：https://nf-co.re/usage/installation
首先需要检查 java 版本，大于 8
# Make sure that Java v8+ is installed:
java -version
openjdk version "1.8.0_242"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_242-8u242-b08-0ubuntu3~18.04-b08)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.242-b08, mixed mode)
然后下载及安装 Nextflow，需要点时间（在中国大陆访问速度很慢，建议放弃这个策略）
# Install Nextflow
curl -fsSL get.nextflow.io | bash
# 然后添加到环境变量
或者也可以用 conda 安装（推荐，因为可以设置镜像）
# 先安装conda并且配置镜像
wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # （一系列互动设置）
source ~/.bashrc # （安装好的conda必须启动）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
# 可以创建创建新环境，单独存放 nextflow 程序
conda create -n nf-core -y
conda activate nf-core
# 然后安装 nextflow
conda install -y nextflow
假如需要更新，就运行 nextflow self-update 或 conda update nextflow
本地运行nextflow
我们这里测试一下nf-core里面的RNAseq的流程吧，参考github：https://github.com/nf-core/rnaseq/ （PS : 因为是GitHub上面的东西，同样的考验在中国大陆的网速）
nextflow run nf-core/rnaseq
需要说明的是，该工具会自己 下载GitHub里面的 nf-core/rnaseq 资料，然后走一些他们预设好的分析步骤：
[- ] process > get_software_versions -
[- ] process > get_software_versions -
[- ] process > makeBED12 -
[- ] process > makeSTARindex -
[- ] process > fastqc -
[- ] process > trim_galore -
[- ] process > star -
[- ] process > rseqc -
[- ] process > preseq -
[- ] process > markDuplicates -
[- ] process > qualimap -
[- ] process > dupradar -
[- ] process > featureCounts -
[- ] process > merge_featureCounts -
[- ] process > stringtieFPKM -
[- ] process > sample_correlation -
[- ] process > multiqc -
[- ] process > output_documentation -
第一次使用一个流程，会调用nf-core/rnaseq/environment.yml 文件配置一个独立的conda环境（nf-core-rnaseq），安装一系列软件，如下：
# You can use this file to create a conda environment for this pipeline:
# conda env create -f environment.yml
name: nf-core-rnaseq-1.4.2
channels:
- conda-forge
- bioconda
- defaults
dependencies:
## conda-forge packages, sorting now alphabetically, without the channel prefix!
- matplotlib=3.0.3 # Current 3.1.0 build incompatible with multiqc=1.7
- r-base=3.6.1
- conda-forge::r-data.table=1.12.4
- conda-forge::r-gplots=3.0.1.1
- conda-forge::r-markdown=1.1
## bioconda packages, see above
- bioconductor-dupradar=1.14.0
- bioconductor-edger=3.26.5
- bioconductor-tximeta=1.2.2
- bioconductor-summarizedexperiment=1.14.0
- deeptools=3.3.1
- fastqc=0.11.8
- gffread=0.11.4
- hisat2=2.1.0
- multiqc=1.7
- picard=2.21.1
- preseq=2.0.3
- qualimap=2.2.2c
- rseqc=3.0.1
- salmon=0.14.2
- samtools=1.9
- sortmerna=2.1b # for metatranscriptomics
- star=2.6.1d # Don't upgrade me - 2.7X indices incompatible with iGenomes.
- stringtie=2.0
- subread=1.6.4
- trim-galore=0.6.4
是不是get到了conda的一个高级用法！conda创建环境以及安装软件，本质上是新建了一个文件夹，下载了一些文件而已，每个流程涉及到的软件文件多达几个G，都在work目录。
如果运行成功，会在工作目录生成几个文件夹：
work # Directory containing the nextflow working files
results # Finished results (configurable, see below)
.nextflow_log # Log file from Nextflow
# Other nextflow hidden files, eg. history of pipeline runs and old logs.
实际运行时也是一行代码，对自己的样本的测序数据，指定好fq文件，以及参考基因组即可：
nextflow run nf-core/rnaseq --reads 'path/to/data/sample_*_{1,2}.fastq' --genome GRCh38 -profile conda
需要注意的是，fq 文件的路径需要加上一对 引号 ，同一样本的 fq1 和 fq2 用 * 来匹配，fq 文件支持 gz 压缩格式。避免重复调用conda创建环境以及安装软件，保证每个流程在同一个目录下运行比较好。
不过可能需要适当修改一下流程，比如参考基因组，可以在 pull 下来的仓库的 rnaseq/conf/igenomes.config 查看到，比如人类的就有 GRCh37 ，GRCh38，hg19，hg38
所有的参考基因组如下：
'GRCh37' ,'GRCh38' ,'GRCm38' ,'TAIR10' ,'EB2' ,'UMD3.1' ,'WBcel235' ,'CanFam3.1' ,'GRCz10' ,'BDGP6' ,'EquCab2' ,'EB1' ,'Galgal4' ,'Gm01' ,'Mmul_1' ,'IRGSP-1.0' ,'CHIMP2.1.4' ,'Rnor_6.0' ,'R64-1-1' ,'EF2' ,'Sbi1' ,'Sscrofa10.2' ,'AGPv3' ,'hg38' ,'hg19' ,'mm10' ,'bosTau8' ,'ce10' ,'canFam3' ,'danRer10' ,'dm6' ,'equCab2' ,'galGal4' ,'panTro4' ,'rn6' ,'sacCer3' ,'susScr3'
如果使用的是其他物种，需要在上面文件中以下面的格式添加相关信息：
params {
genomes {
'GRCh37' {
star = '<path to the star index folder>'
fasta = '<path to the genome fasta file>' // Used if no star index given
gtf = '<path to the genome gtf file>'
bed12 = '<path to the genome bed file>' // Generated from GTF if not given
}
// Any number of additional genomes, key is used with --genome
}
}
或者在实际运行时加上各种参数：
--star_index '/path/to/STAR/index' \
--hisat2_index '/path/to/HISAT2/index' \
--fasta '/path/to/reference.fasta' \
--gtf '/path/to/gene_annotation.gtf' \
--gff '/path/to/gene_annotation.gff' \
--bed12 '/path/to/gene_annotation.bed'
如果要对流程进行修改，比如有些人可能计算资源不够，跑人类数据 star 这一步会比较感人，内存要大于 38G 才能跑得动。可以指定用 hisat2 进行比对就好，加上参数 --aligner hisat2 或者配置文件 .nextflow/assets/nf-core/rnaseq/nextflow.config 中设置 params.aligner = 'hisat2'
更多的设置见：https://github.com/nf-core/rnaseq/blob/master/docs/usage.md
实际上，每个参数，都可以在运行这个流程的时候传入，但是不动了流程里面的每个步骤每个软件每个参数，你也就不从修改起。
其实这些技术流程的视频教程好几年前我就全部免费共享在b站，如果你没有看，说明你可能并不值得培养，加入人家团队也很勉强。而且我同步分享了视频配套讲义和教辅材料；
- 学徒第1月，基础知识介绍掌握：文档链接：https://mubu.com/doc/38tEycfrQg 密码：vl3q
- 学徒第2月，RNA-seq数据分析实战训练：文档链接：https://mubu.com/doc/38y7pmgzLg 密码：p6fo
- 学徒第3月，WES数据分析实战训练：文档链接：https://mubu.com/doc/1iDucLlG5g 密码：7uch
- 学徒第4月，ChIP-seq数据分析实战训练：文档链接：https://mubu.com/doc/11taEb9ZYg 密码：wk29
也为每个组学视频课程，设置了练习题，不知道大家是否有学习呢？
腾讯云开发者
