跟着PNAS学数据分析：mash基于基因组数据估计遗传距离/nj法构建进化树

用户7010445

发布于 2023-10-08 10:36:16

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发布于 2023-10-08 10:36:16

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论文

Novel functional sequences uncovered through a bovine multiassembly graph

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2101056118

牛PNAS2021.pdf

论文的代码链接

https://github.com/AnimalGenomicsETH/bovine-graphs

论文中用6个牛的基因组做了一些泛基因组相关的分析，使用的软件是minigraph。

其中第一步是用6个基因组数据做了一个进化树，进化树是用nj法，数据是遗传距离。遗传距离是用基因组数据来算的。使用到的软件是mash。

mash这个软件直接用conda就可以安装

conda install mash

论文中提供了这部分分析的代码，重复一下这个分析。数据使用的是6个拟南芥的基因组

计算遗传距离的代码

论文中提供的代码链接是

https://github.com/AnimalGenomicsETH/bovine-graphs/blob/main/subworkflows/mash_distance.py

mash sketch -p 2 -o An1.fa.msh ../An-1.chr.all.v2.0.fasta
mash sketch -p 2 -o C24.fa.msh ../C24.chr.all.v2.0.fasta
mash sketch -p 2 -o Cvi.fa.msh ../Cvi.chr.all.v2.0.fasta
mash sketch -p 2 -o Kyo.fa.msh ../Kyo.chr.all.v2.0.fasta
mash sketch -p 2 -o Ler.fa.msh ../Ler.chr.all.v2.0.fasta
mash sketch -p 2 -o Sha.fa.msh ../Sha.chr.all.v2.0.fasta

mash paste combined_sketch.msh An1.fa.msh C24.fa.msh Cvi.fa.msh Kyo.fa.msh Ler.fa.msh Sha.fa.msh

mash dist combined_sketch.msh combined_sketch.msh > combined_distance.tsv

这个计算过程非常快

接下来是在R语言里的代码

论文中提供的代码链接是

https://github.com/AnimalGenomicsETH/bovine-graphs/blob/main/scripts/phylo_tree_assembly.R

library(tidyverse)
library(ape)
library(ggtree)

disfile<-"combined_sketch.tsv"
datdis  <- read.table(disfile,header=FALSE, stringsAsFactors =FALSE)
datdis

colnames(datdis)  <- c("anim1","anim2","distr","comp4","comp5")

datdis %>% 
  mutate(anim1c=str_extract(anim1,pattern = "[A-z0-9]+"),
         anim2c=str_extract(anim2,pattern = "[A-z0-9]+")) -> datdis


datsel  <- datdis  %>% select(anim1c,anim2c, distr)
datwide  <- datsel  %>% pivot_wider(names_from = anim2c, values_from = distr)

datmat  <- as.matrix(datwide  %>% select(-anim1c))
rownames(datmat)  <- datwide$anim1c

datmat

tr  <- nj(datmat)

new.tr<-root(tr,outgroup = "An")
ggtree(new.tr)+
  geom_tiplab()+
  xlim(NA,0.01)

相比于论文中的代码稍微有点改动

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原始发表：2023-10-07 17:53，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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