这是使用gatk4生成正常样本的germline突变数据库的流程图,整个流程是用Snakemake写的,这个图片也是Snakemake生成的。然后就被jimmy大佬点名了,受宠若惊,所以就有了本文。我是2016年从转录组学习小分队开始正式接触生信技能树,并走上了生信工程师的道路,我被jimmy大佬无私奉献的精神所折服,借此机会表示对jimmy大佬和生信技能树由衷的感谢!如果你也想从转录组开启你的生物信息学学习之旅,不妨考虑一下生信技能树的爆款入门:生信爆款入门-全球听(买一得五)(第4期),你的生物信息学入门课!
学习的第一个GATK找变异流程,人的种系变异的短序列变异,包括SNP和INDEL。写了一个SnakeMake分析流程,从fastq文件到最后的vep注释后的VCF文件,关于VCF的介绍可以参考上一篇推文基因序列变异信息VCF (Variant Call Format)
GATK best practices workflow Pipeline summary
GATK,即Genome Analysis Toolkit,GATK 在鉴定肿瘤的SNP, INDEL, CNV 等方面也堪称行业标准。
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!有做ngs实战整理的,也有做临床数据挖掘算法工具介绍的。前面分享了:Snakemake+RMarkdown定制你的分析流程和报告,今天也是一个类似的流程介绍:
写的数据预处理snakemake流程其实包括在每个单独的分析中比如种系遗传变异和肿瘤变异流程中,这里单独拿出来做演示用,因为数据预处理是通用的,在call变异之前需要处理好数据。
我们都知道生物信息学(Bioinfomatics)包含两个部分:bio和informatics,即利用生物数据通过计算机学或统计学或数学的方法发现这些数据背后所具有的生物学意义。而随着高通量测序技术的不断发展,各种组学大数据正形成井喷的局面,我们越来越多地将目光聚焦在怎么才能准确、高效、低耗利用好这些数据。好在时至今日,已经有很多科学家开发了非常多优秀的算法及软件,很多时候我们要做的是怎么将这些软件串联起来并构建成生信分析流程,而这项技能通常是各大公司考核应聘者的项目之一。
我有10个基因组,然后又12个转录组数据,然后将这个12个基因组数据分别比对到这个10个基因组,每个基因组得到12个bam文件,然后将每个基因组的12个bam文件合并 ,最终得到10个合并的bam文件
也就是说,任意癌症,很容易在TCGA数据库下载到其肿瘤外显子队列的somatic突变信息,包括SNV和CNV,这样的话,除非大家感兴趣的疾病并不在TCGA数据库里面,或者说具有其它特殊性(比如人种),否则都不建议继续设计这样的简单的课题了。
Snakemake是一款流行的生物信息学工作流管理系统,由Johannes Köster及其团队开发。它旨在降低复杂数据分析的复杂性,使生物信息学工作流的创建和执行变得更加容易和可重复。Snakemake的设计灵感来自于Makefile,但它是专门为生物信息学和数据密集型科学工作流设计的,使用Python语言进行工作流的定义,这使得它在生物信息学社区中特别受欢迎。
这个snakemake workflow 主要包括:mapping, sort >> index >> call variants
比如Nextflow、Snakemake等等,这方面的各种教程多如牛毛,我这里就不赘述了,大家根据关键词搜索即可自行学习。
数字游民第三波有你吗 https://mp.weixin.qq.com/s/q864LQvsOOmd9nUyxk939w
刘小乐教授的CRISPR-Screen的分析工具除了MAGeCK之外,还有MAGeCK-VISPR 其实从名称看,我一度以为VISPR就只更加侧重于可视化,但当我实操的时候我发现其可以自动生成snakemake文件,实现分析的流程化。
https://eriqande.github.io/eca-bioinf-handbook/snakemake-chap.html
The Snakemake workflow management system is a tool to create reproducible and scalable data analyses. Workflows are described via a human readable, Python based language. They can be seamlessly scaled to server, cluster, grid and cloud environments, without the need to modify the workflow definition. Finally, Snakemake workflows can entail a description of required software, which will be automatically deployed to any execution environment.
snakemake由不同的rule组成,每一个rule执行一个任务,通过不同的rule串联完成流程,snakemake还支持断点重启。
我在stackoverflow中问了一个问题, 获得了答案, 对snakemake的理解也加深了一步.
如bwa 等软件,我们可以分配多线程以提高任务的执行速度的。同样,我们可以把线程的信息配置在规则中:
我自己一直在寻求可以将不同的工作流串接的方式。之前尝试了nextflow,但发现语法让我头疼。无奈发现了基于python 框架的snakemake,如释重负,立马学一下。
它提出来了 single-cell inferred chromosomal copy number variation (sciCNV), a tool for inferring single-cell CNVs from scRNA-seq at 19-46 Mb resolution.
注意: 这里要把生成的文件{1,2,3}_add_a.txt写出来, 命令才可以运行.
学习完snakemake后写的第一个流程是RNA-seq上游定量和下游的质控和差异分析。
https://eriqande.github.io/eca-bioinf-handbook/
这里, 我们新建两个配对的RNA-seq数据, 格式是FASTQ的文件, 然后经过下面两步处理:
Snakemake 是一个基于Python3的用于构建和管理数据分析工作流程的免费工具。
对于工作流来说,Directed acyclic graph,有向非循环图是一个非常不错的展示的策略。
这里rule all的作用还是没有搞明白,看有的文档说是最终保留的文件 ,我这里rule all 只写了了最终的html和json,但是最终的结果里是有过滤后的fastq文件的
但通常来说,测序文件也会对应一些metadata。比如通过ENA 下载测序数据,就可以选择需要的信息:
GATK 是 Genome Analysis ToolKit 的缩写,是一款从高通量测序数据中分析变异信息的软件,是目前最主流的snp calling 软件之一。GATK 设计之初是用于分析人类的全外显子和全基因组数据,随着不断发展,现在也可以用于其他的物种,还支持CNV和SV变异信息的检测。在官网上,提供了完整的分析流程,叫做GATK Best Practices。
如果你简单谷歌搜索关键词:gatk best practices pipeline rna-seq 会搜索到大量过期的教程:
至少gatk-4.0.2.1.zip无法走CNV流程,我重新下载了目前最新版的才能顺利运行:
到目前为止,我们已经完成了所有工作,并复制并粘贴了许多命令来完成所需的操作。这可行!但是也可能很耗时,并且更容易出错。接下来,我们将向你展示如何将所有这些命令放入Shell脚本中。
本来以为肿瘤外显子教程分享完了,经粉丝提醒才发现原来是我在自己的生信菜鸟团博客连载完毕,却没有上传到微信公众号,给大家说一声抱歉,漏掉几个知识点。首先看看GATK4的mutect2和GATK3的相比有哪些改动,图片来源:https://gatkforums.broadinstitute.org/gatk/discussion/10911/differences-between-gatk3-mutect2-and-gatk4-mutect2
如果有读者仔细看过RNA-seq结题报告,就会发现在定量分析以外通常还会有SNP和INDEL分析。目前,对人类测序数据找突变最常用的软件是GATK,除了速度慢以外,没有其他明显缺点(可以通过部署Spark提高速度;当然,如果有钱,可以购买Sentieon,快了15-20倍)。
然后就可以看我在B站免费分享的视频课程《甲基化芯片(450K或者850K)数据处理 》
但是走到了 SplitNCigarReads 才发现,这个命令当初学的太久了,忘记各个参数啥意思了,就想搜索看看如何转换。
比如我运行这个软件的FilterMutectCalls命令,测试了下面的几个情况:
0定义变量 source activate wes #GATK=~/biosoft/gatk/gatk-4.1.2.0/gatk ref=/mnt/f/kelly/bioTree/server/wesproject/hg38/Homo_sapiens_assembly38.fasta snp=/mnt/f/kelly/bioTree/server/wesproject/hg38/dbsnp_146.hg38.vcf.gz indel=/mnt/f/kelly/bioTree/server/wesprojec
GATK4 官方针对不同的变异类型,给出了好几套用于参考的pipeline。所有的pipeline有一个共同点,就是数据预处理部分。数据预处理的目的,是将原始的fastq或者ubam 文件,经过一系列处理,得到用于变异识别的bam文件,具体的示意图如下:
也就是说我搜索到了一个4小时前的教程,取代了之前的一个月前的教程,这,生活太苦了。
因为嫌麻烦,所以一直使用的是简化版mutect2流程,其实就一个命令: time $GATK --java-options "-Xmx10G -Djava.io.tmpdir=./" Mutect2 -R $reference \ -I $tumor_bam -tumor $(basename "$tumor_bam" _recal.bam) \ -I $normal_bam -normal $(basename "$normal_bam" _recal.bam) \ -O ${sample}_mut
GATK 是 Genome Analysis ToolKit 的缩写,是一款从高通量测序数据中分析变异信息的软件,是目前最主流的 snp calling 软件之一。GATK 设计之初是用于分析人类的全外显子和全基因组数据,随着不断发展,现在也可以用于其他的物种,还支持 CNV 和 SV 变异信息的检测。在官网上,提供了完整的分析流程,叫做 GATK Best Practices。
Genome Analysis Toolkit (GATK) 是一套由Broad Institute开发的用于基因组分析的软件工具。其主要用于处理高通量测序数据,特别是从Illumina测序平台得到的数据。GATK的主要功能包括针对单核苷酸多态性(SNPs)和小型插入删除(indels)的变异检测,质量控制,以及数据处理和分析。
得到了它们的bam文件,也是走的GATK流程,这里就不多说了。本教程首发于生信技能树VIP论坛:https://vip.biotrainee.com/d/423-gatk4-gvcf
肿瘤或者家系的WES,WGS等DNA测序样品的fastq数据,需要比对到参考基因组并且找变异并且注释,我们仅仅是收取一个计算机资源的费用,800-8000元人民币(根据样品数量不同收费不一样)即可,并且提供全套代码。不管是公共数据集还是你自己的实验测序数据,一样的费用!我们会代替你跑如下所示的流程:
下载gatk4,用迅雷下载比较快。GATK4下载地址 或者直接wget下载(我的速度慢)
PathSeq 是一个 GATK 管道,用于检测取自宿主生物体(例如人类)的短读长深度测序样本中的微生物。比如人类肿瘤测序数据,就可以使用它看看是否有微生物序列! 下图总结了它的工作原理。该管道先对r
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01043-w#code-availability
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