扩增子甲基化流程知多少

最近涉猎了些扩增子甲基化的测序的内容，发现单就分析方面，就有不少的分析流程呢，一一列举一下！

1、amplikyzer2

这是一个从焦磷酸测序走来的流程，第 2 版增加了对 illumina MiSeq 数据的支持，不知道效果，有待测试，其可以完成从数据拆分到最后的结果展示，是一个比较完善的流程，甚至还有图形界面。

usage: amplikyzer2 [-h] [--path PATH] [--conf FILE [FILE ...]] [--version] {analyzefastq,statistics,methylation,align,analyzesff,printsff} ...

amplikyzer2: an amplicon analyzer

positional arguments:
  {analyzefastq,statistics,methylation,align,analyzesff,printsff}
    analyzefastq        analyze .fastq files (identify MID, tag, primer, ROI for each read)
    statistics          show statistics for an analyzed dataset
    methylation         do a methylation analysis of a given locus and MID
    align               output a multiple alignment of all reads of a locus for a given MID
    analyzesff          analyze .sff files (identify key, MID, tag, primer, ROI for each read)
    printsff            print reads of an .sff file

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --path PATH, -p PATH  project path (directory) containing read files
  --conf FILE [FILE ...]
                        names of configuration files with MIDS, TAGS, LOCI, LABELS
  --version             show program's version number and exit

In development. Use at your own Risk!

比较好奇它的步骤是不是可以路过，比如这个数据拆分，看说明是不可以跳过的，不过有点不理解意思是啥，一起研究下呀！

“MiSeq-FASTQ specific features: Samples can be de-multiplexed from barcodes in filenames.

值得一提的是，作者号称它的图形界面可以兼容其他 python 程序，可以试试呀！附上官方镜像：svenrahmann / amplikyzer / wiki / Home — Bitbucket[1]

2、AmpliMethProfiler[2]

这个，从名字也可以看出它是做啥的，同样是 python 写的，需要本地安装 BLAST 和 （可选） QIIME 工具。处理流程如下，同样也能拆数据，有些借鉴了扩增子测序数据处理的方法的感觉。

下面是文章的分析结果，看起来还不错！

作者还列了个文章发表时已有的软件对比，看起来还真不少，不过主流的，好用了，估计也就一两个啦！

3、EPIC TABSAT (ait.ac.at)[3]

这个新版本直接是个网页工具，像许多公司搞的云平台了，比较赞！旧版本是开源并可以使用命令行的，二者的算法应该区别不大，区别估计在于易用性方面。下图是数据处理的一个流程，可以看到由质控、引物比对、reads 处理。

下图是网页全貌。

4、IMPLICON - bisulfite amplicon data for imprinted loci

由上图的机构编写的，应该是个大牛机构啦！同样是一个比较完整的流程，因为针对超深度测序，还支持 umi 标签，不确定灵活性如何。

示例分析结果如下图：

地址在这：FelixKrueger/IMPLICON: A processing guide for IMPLICON data (bisulfite amplicon data for imprinted loci) (github.com)[4]

5、其他流程

1）rose-driscoll/methylation-analysis: Data processing pipelines and statistical analysis for a bisulfite amplicon sequencing methylation analysis study (Driscoll et al 2019 [submitted]) (github.com)[5]2）okon/MethAmplicons: Analysis pipeline of NGS amplicon data for methylation analysis (github.com)[6]根据李金明主编的《高通量测序技术》中的描述，甲基化测序的比对与正常测序有所不同，因为经过了重亚硫酸盐处理，不同的软件原理有所区别，贴这一起学习下啦！

参考资料

[1]

svenrahmann / amplikyzer / wiki / Home — Bitbucket: https://bitbucket.org/svenrahmann/amplikyzer/wiki/Home

[2]

AmpliMethProfiler: https://sourceforge.net/projects/amplimethprofiler/

[3]

EPIC TABSAT (ait.ac.at): https://tabsat.ait.ac.at/

[4]

FelixKrueger/IMPLICON: A processing guide for IMPLICON data (bisulfite amplicon data for imprinted loci) (github.com): https://github.com/FelixKrueger/IMPLICON

[5]

rose-driscoll/methylation-analysis: Data processing pipelines and statistical analysis for a bisulfite amplicon sequencing methylation analysis study (Driscoll et al 2019 [submitted]) (github.com): https://github.com/rose-driscoll/methylation-analysis

[6]

okon/MethAmplicons: Analysis pipeline of NGS amplicon data for methylation analysis (github.com): https://github.com/okon/MethAmplicons