IGV是本地浏览测序数据功能最为强大的基因组浏览器,支持多种不同类型的输入格式和不同的显示方式,如峰图、线图、柱状图、Sashimi-plot。同时还可以配合bedtools使用。 新版的Windows IGV分发包中包含了Java运行环境,点击链接http://data.broadinstitute.org/igv/projects/downloads/IGV_Win_2.3.93.zip即可下载,解压后,点击igv.bat文件即可启动。 若启动失败,使用记事本打开并编辑igv.bat文件,在文件的最后新
这次我们一起科研论文中常用到的桌面级基因组浏览器 IGV,优势在于可以离线使用,方便大家直接查看本地文件,而且渲染速度相较在线基因组浏览器网站要快不少。
咱们《生信技能树》的B站有一个lncRNA数据分析实战,缺乏配套笔记,所以我们安排了100个lncRNA组装案例文献分享,以及这个流程会用到的100个软件的实战笔记教程!
一般情况下,我们得到了测序reads在基因组的比对情况文件bam格式的,里面的信息非常多,如果我想特定的查看某个基因的情况,那么我们可以选择IGV等可视化工具,但它并不是万能的,因为即使是一个基因,它也会有多个转录本,多个外显子。以前我写过批量IGV截图(点击直达),但是大部分基因的长度都超过了37Kb,超过了IGV的窗口浏览限制。而且我们也不需要知道该基因上面比对成功的所有reads信息,太复杂了,我们只需要知道基因上面各个部位的测序深度即可,而且基因上面比较重要的就是外显子了,被一个个内含子隔离开来。
基因组浏览器可以直观的展示基因组及其各种注释信息,是展示NGS数据和分析结果的利器。在维基百科中,将基因组浏览器定义为一种展示生物数据库中基因组学数据的图形化界面,可以用于展示和查看基因结构,蛋白,基因表达,调控,突变,比较基因组等多种信息的软件。
本文从以下五个方面介绍了可视化序列比对数据和相关的tracks: 文件格式:推荐的是BAM/SAM,其他格式,并且需要进行sorting&indexing Read 覆盖率:整体视图,默认的覆盖率视图,和扩展覆盖率视图 序列比对track:颜色、透明度、插入、缺失和排序 PE序列比对:将reads以pairs形式和颜色来区分,同时可以分为几个屏幕看。 文件格式 IGV推荐使用格式是:BAM以及SAM格式。 除了BAM,GOBY、VCF、PSL、BED、TDF等格式IGV也支持。 Sort和Index BAM
那下载哪个基因组呢?先了解一下: https://bitesizebio.com/38335/get-to-know-your-reference-genome-grch37-vs-grch38/
但是绝大部分小伙伴其实并不会给很标准的文件格式给我们,还好我们的数据清洗技术还不错,就是费一点功夫,慢慢整理每个样品的snp或者indel,基本过滤和格式转换后,就可以出全景图,比如2021的文章:《Correlation of mutational landscape and survival outcome of peripheral T-cell lymphomas》,就是
除了展示GTF, bed等常规格式的基因结构信息,IGV还可以展示RNA的二级结构,在下面这篇文章中,就是通过IGV的这一功能来直观的展示RNA二级结构
虽然官网资料很详细了,但总有人不知道如何开始,所以我还是录制了教学视频: http://v.qq.com/x/page/u0664f1hq2s.html
前者用于序列比对,后者用于motif的查找,本文的重点是介绍如何用IGV来进行序列比对。
IGV软件内置了很多的参考基因组,全部放在亚马逊的云服务器上,完整的参考基因组列表见如下链接
对于基因组变异位点的存储,除了VCF外,还有一种常见的文件格式——MAF,是专门针对human突变位点注释信息的存储而定义的一种文件格式,最早在TCGA项目中广泛使用,在一个文件中同时包含所有样本的SNV和对应的注释信息,详细的格式介绍可以查看以下文章
对列的顺序没有要求,IGV通过文件名后缀来识别文件格式,gwas结果对应的后缀可以是以下几种
bam文件记录了reads比对到参考基因组的详细信息,是NGS分析中的核心文件。该文件是一种二进制的格式,通常我们只能借助samtools这种特定的工具来转换成纯文本的格式进行查看,bam文件中包含的reads数量巨大,纯文本查看操作耗时且不够直观。
IGV 经常被用于可视化检查 NGS 测序数据。由于它可以非常直观地展示突变信息,所以它被大量应用于肿瘤诊断行业以及 NGS 相关的科研领域中。
Integrative Genomics Viewer (IGV)作为一个高性能的可视化工具,可以交互式的察看综合的基因组相关数据,也友好的支持多种数据类型,自然是生信工作者必须使用的利器之一。官网也提供了很详细的使用讲解,这里仅是根据我目前需要学习摘录部分做的整理,后面有时间再做其他整理。 目录 1. 输入数据准备 2. 主界面 3. 数据导入 4. 察看序列比对结果 5. 察看可变剪切情况 6. 察看变异 7. 参考资料 1. 输入数据准备 IGV可以导入多种类型的数据,详见下文的数据导入介绍,此
http://software.broadinstitute.org/software/igv/download
在之前,我们计算了每个基因的GC含量以及基因长度,也要samtools计算了每个基因的覆盖度以及平均测序深度,还有基因的内部测序深度差异值(S值)。也在上一讲中对我们对测序深度和覆盖度的统计做了一下简单的解析。这一讲里,我们具体来来讨论一下基因测序深度特别低的那些基因。 请输入标题 abcdefg 我们首先看看基因的平均测序深度吧! 根据我们前面画的GC含量和平均测序深度的趋势图可以得知,那些平均测序深度极低的常染色体基因,都是因为GC含量过高。但是平均测序深度太高的那些,原因却多种多样啦。 很简单
现在我们有了 BAM 文件的索引,我们可以使用 idxstatsBam() 函数检索和绘制映射读取的数量。
除了基因结构,测序深度的可视化外,IGV也可以展示基因组变异信息,支持以下两种文件格式
CNV类似,IGV也可以以热图的形式展示基因表达量的数据,要求表达量文件的格式为gct, 示意如下
将bam文件导入IGV之后,可以直观的查看测序深度的分布情况, 但是直接导入bam文件会占用比较大的内存,如果只是想要查看测序深度信息,有很多其他的代替方案。
对于多个染色体区域的同时查看,我们可以通过IGV的分面功能来轻松实现,具体操作方法有以下几种
我们可能希望将比对的读数分成代表核小体游离和核小体占据的读数。在这里,我们通过使用插入大小来过滤读取,为代表无核小体、单核小体和双核小体的读取创建 BAM 文件。
其中FGFR3--TACC3这个融合基因事件我们比较熟悉了,就拿它为例子讲解如何理解这个融合现象, 首先查看具体信息:
第一列是染色体名称,第二列是染色体上的坐标,第三列是对应的测序深度。原本以为计算测序深度就是这么轻松的一件事,但是在比较不同方法的输出结果时,却发现部分区域samtools计算的结果和bedtools的结果对应不上,结果如下
在TCGA项目中,使用Affymetrix SNP 6.0芯片来分析CNV, 首先使用DNACopy这个R包来计算拷贝数,然后用GISTIC2根据CNV来评估基因的变化情况,识别loss还是gain, 流程示意如下
ggsci是R中的一个包,提供了一系列颜色给ggplot2调色。里面包括了一些知名杂志期刊或者软件(甚至是知名科幻电影、动画等)的经典配色风格,对于科研绘图是相当有帮助的。下边介绍一下这个包的用法和内容,如果想要自己查看说明,可以在R中输入
1写在前面 总有小伙伴问我figure的配色是怎么弄的,本期介绍一下我个人常用的一些配色R包。 😘 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(ggsci) library(patchwork) 3示例数据 这期使用示例数据为movies_long数据集。 library(ggstatsplot) dat <- movies_long 📷 ---- 我们先看一下变量的类型吧。🧐 str(dat) 📷 4离散型配色 4.1 初步绘图 我们先用ggpl
igvtools是最常用的NGS数据可视化工具之一,功能非常强大,可以展示序列比对,拷贝数变异,突变位点等多种数据的分布,网址如下
前面我们特意用scalpel软件来找indel,期待它会有一些出彩的表现,当然我还没来得及比较它找到的INDEL跟GATK等工具区别在哪里,不过我们先在IGV里面看看找出来的是什么吧。 【直播】我的基
bed格式非常的灵活,可以有多个变种,比如转录本结构可以用bed12格式来记录,peak calling的结果可以用bed6+4来记录。常见的bed相关的格式有以下几种
ggsci提供了一系列高质量的调色板,其灵感来自于科学期刊、数据可视化图书馆、科幻电影和电视节目中使用的色彩。ggsci中的调色板可以对ggplot2使用,目前支持JAMA、Lancet等杂志的配色
motif在基因组上结合位点的查找是生信分析中的一项基本技能,在转录因子的chip_seq, m6A_seq等落雨都有广泛应用,之前也写了很多的文章来介绍motif
本课程[1]介绍 Bioconductor 中的 ChIPseq 分析。该课程由 4 个部分组成。这将引导您完成正常 ChIPseq 分析工作流程的每个步骤。它涵盖比对、QC、peak calling、基因组富集测试、基序富集和差异 ChIP 分析。
基因结构是最基本的基因组注释信息,通常情况下,我们最关心基因区域内的数据分布情况,有多种文件格式可以存储基因结构信息
该课程由 2 个部分组成。这将引导您完成正常 ATACseq 分析工作流程的每个步骤。它涵盖比对、QC、peak calling、基因组富集测试、基序富集和差异可及性测试。
本杂志开源(GitHub: ShixiangWang/weekly[1]),欢迎提交 issue,投稿或推荐生信相关内容。
call 突变的工具推荐使用GATK HaplotypeCaller 和 Platypus。也有基于贝叶斯统计方法的 Samtools/BCFtools 和 FreeBayes 。不同工具得到的结果的一致性通常在 90% 以上。 过滤 Artifacts 虽然从上面方法得到的突变结果准确度高达 99.9%,但是依然会由于人为因素而引入了假阳性突变。因此,得到的突变结果需要在 IGV 中进行人工手动的可视化过滤。如:低质量碱基(图 2 a),reads末端的artifacts(图 2 b),由于局部比对错误引起的插入缺失(图 2 c),strand bias artifacts(图 2 d)、低复杂度区域中的错误比对(图 2 e)等 识别de novo mutations 在人群中,de novo mutations 存在一定的频率。可以基于已经公开的数据集,如 gnomAD 进行注释和过滤。一般认为在人群中 MAF > 0.0001(也有人说是0.001),更有可能是 germline mutation。 拷贝数和结构变异 拷贝数变异 CNV 是人类遗传变异的另一种类型,与许多疾病相关,如抑郁症 autism,智力底下 intellectual disability,先天性心脏病 congenital heart disease。NGS 在临床上也有应用于 CNV 检测,相应的工具有:cn.MOPS 、CONTRA、CoNVEX、ExomeCNV、ExomeDepth 和 XHMM。如果是全基因组测序,还有检测结构变异 SV,常用的软件有 DELLY 、Lumpy 、Manta 、Pindel 和 SVMerge ,但由于二代测序的 reads 读长较短,检测 SV 仍然存在挑战性。 拷贝数变异和 SV 可以通过 IGV 进行可视化查看:
本课程介绍 Bioconductor 中的 ChIPseq 分析。该课程由 4 个部分组成。这将引导您完成正常 ChIPseq 分析工作流程的每个步骤。它涵盖比对、QC、peak calling、基因组富集测试、基序富集和差异 ChIP 分析。
在下部分中,我们将研究如何使用 R/Bioconductor 识别开放区域中的变化。
我们可以使用 rGREAT 包中提供的 GREAT Bioconductor 接口。
英文标题: ChIP-Atlas: a data-mining suite powered by full integration of public ChIP-seq data
本质上本章所讨论的所有基因类别可能起源于一个编码原始蛋白质结构域的共同祖先。这样的基因应该编码一种蛋白质,它应该能介导针对各种各样病原体微生物的非特异性防御。它可能是保守基因的祖先,能编码20种以上的、存在于果蝇中的抗真菌、抗细菌和抗病毒肽,这些基因的进一步倍增和进化在Ig基因座,TCR基因座和MHC基因座产生了各种各样的IgV(D)J和C基因文库。
ATACseq (Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing) 使用转座酶在测序前有效地片段化可访问的 DNA(DNA可极性)。结果提供了一种绘制可访问/开放染色质基因组范围的方法。
不可以语音连线,可以打字提问。文字能梳理提问的思路,必要时还需要辅助图文并茂参考文献这样的话我们才能更好的回答学术问题
在评估读取质量和我们应用的任何读取过滤之后,我们将希望将我们的读取与基因组对齐,以便识别任何基因组位置显示比对读取高于背景的富集。
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