踩坑日志 | kingfisher 公共测序数据 SRA/Fastq 下载神器！

导言

前几天看到基因课的东哥提了一下kingfisher，一个看起来就是极度便利的公共测序数据下载工具。我非常感兴趣，但也确实没时间折腾，于是继续丢给师弟去看看（事实上，他肯定也有类似需求....）。结果如下，感觉不错。帮大伙踩坑测试，与大伙分享。- CJ - 陈程杰

写在前面

一般在进行公共测序数据挖掘的时候，需要从公共数据库中（SRA、ENA、DDBJ等）下载自己所需的测序数据。下载数据时，往往会遇到网速限制或下载链接不可用等因素，当某个数据库的目标数据下载不来时，可以去其他公共数据库下载，因为这三者的数据是共享的。

问题来了，手动在不同的数据库中检索与下载目标数据确实较为繁琐。这时可以试试使用Kingfisher来自动下载数据。

Kingfisher简介

Kingfisher是一个高通量测序数据下载工具，用户提供Run accessions或者BioProject accessions，即可在ENA、SRA、Amazon AWS以及Google Cloud等数据库中下载目标数据。Kingfisher会尝试从一系列的数据源进行数据下载，直到某个源能够work。

此外，还能根据用户的需求将下载数据直接输出为SRA、Fastq、Fasta或Gzip等格式，非常方便，不需要自己再对SRA数据通过fasterq-dump进行拆分转换。

Kingfisher安装与使用

安装

conda create -c conda-forge -c bioconda -n kingfisher pigz python extern curl sra-tools pandas requests aria2
conda activate kingfisher
#使用conda activate不能成功激活环境时可以尝试使用：source activate kingfisher
pip install bird_tool_utils'>='0.2.17
git clone https://github.com/wwood/kingfisher-download
cd kingfisher-download/bin
export PATH=$PWD:$PATH
kingfisher -h
#弹出帮助文档即安装成功

下载数据

注意：如果只想下载某个确定的SRA数据，则使用-r参数，提供SRR Number即可，如 SRR12042866 ；若是想批量下载某个BioProject中的所有数据，则可以使用-p参数，提供BioProject Number，如PRJNA640275或SRP267791。

kingfisher get -r SRP267791 -m ena-ascp ena-ftp prefetch aws-http
#-r Run number(s) to download/extract e.g. ERR1739691
#-p BioProject IDs number(s) to download/extract from e.g. PRJNA621514 or SRP260223
# -m ena-ascp、ena-ftp、prefetch、aws-http、aws-cp、gcp-cp
# --download-threads 线程数

数据下载源介绍（-m参数）

ena-ascp,调用Aspera从ENA中下载.fastq.gz数据 ena-ftp，调用curl从ENA中下载.fastq.gz数据 prefetch，调用prefetch从NCBI SRA数据库中下载SRA数据，然后默认使用fasterq-dump对其进行拆分转换 aws-http，调用aria2c从AWS Open Data Program中下载SRA数据，然后默认使用fasterq-dump对其进行拆分转换 也就是说，如果是用的ENA源 直接下载的就是fastq，如果用的SRA或其他，那就是下载SRA数据 然后kingfisher再自动调用fasterq-dump转换成fastq

SRA格式转换成fastq格式，调用fasterq-dump

kingfisher extract --sra SRR1574780.sra -t 20 -f fastq.gz
#-f,指定转换输出的文件格式，支持fastq,fastq.gz,fasta,fasta.gz
#-t，指定线程数

写在最后（by-CJ）

Emmm，按照我的习惯，公众号推文上来一定是三段式：

1.写在前面 - 主要写为啥搞这个

2.内容

3.写在后面 - 主要是随意抒发感悟，可能与推文相关，常常与推文主题无关

李博士的这个稿件少了最后一段，于是我来补充一下。昨天在朋友圈推过一遍，希望大伙有时间有机会可以投稿生信相关的稿件，也可以投稿与TBtools相关的。稿件原创归属于公众号，作者名字仍然是你。同时你一定能拿到稿酬，RMB100起步。一周内阅读过万补到1000，达10万+直接补到 RMB10000（当然，10万+在生信/植物学领域基本不可能，尤其是在这个公众号）。

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2. 写在自己的公众号上，直接联系我转载，目前有3.4w用户关注，主要群体是生命科学领域，生信方向，植物学方向，园艺方向，相信可以较好的给老铁带一下流量