电影推荐算法 网站开发,网站优化包括对什么优化,ai可以用来做网站吗,免费个人作品集模板下载计算contigs和genes相对丰度可以提供有关微生物群落结构和功能的信息。以下是计算这两个指标的意义#xff1a;
1. Contigs的相对丰度#xff1a;contigs是利用基因组测序技术获得的碎片序列#xff0c;通过计算contigs的相对丰度可以了解微生物群落中不同菌种的相对丰度。…计算contigs和genes相对丰度可以提供有关微生物群落结构和功能的信息。以下是计算这两个指标的意义
1. Contigs的相对丰度contigs是利用基因组测序技术获得的碎片序列通过计算contigs的相对丰度可以了解微生物群落中不同菌种的相对丰度。这可以帮助研究者理解微生物群落的物种组成和群落结构。
2. Genes的相对丰度基因是生物体内功能的基本单位通过计算基因的相对丰度可以了解不同菌群的功能特征。这可以帮助研究者了解微生物群落的代谢能力、生物合成能力和环境适应性等。
通过同时计算contigs和genes的相对丰度可以提供全面的微生物群落信息。这些信息对于研究者了解微生物群落的组成和功能、揭示微生物与宿主相互作用等方面具有重要的意义。
第一种方式 基于Bowtie2、samtools、checkm
计算contigs的丰度一般使用assembly的结果计算基因风度时一般用prodigal的结果prodigal结果中建议同时输出蛋白序列和核酸序列文件基因注释是一般使用diamond需要使用蛋白序列而这里计算丰度需要与原始核酸序列进行比对所以这里要用核酸序列prodigal输出的核酸序列和蛋白序列id一样所以只需要最后以序列id进行mapping就可以了。
首先根据拼接的contigs构建新的Index如下所示
bowtie2-build --threads 20 sample1/final_assembly.fasta sample1.contig# 或 prodigal结果
bowtie2-build --threads 20 sample1.nucle_seq.fa sample1.gene
接下来将宏基因组测序的全部reads映射到拼接得到的Contigs上每个reads至多只能分配到一条Contigs上
#注意前面步骤的输出文件名与这里的-x参数对应
# 如果是使用assembly的
bowtie2 -p 20 \-x sample1.contig \-1 sample1_clean_reads_1.fq \-2 sample1_clean_reads_2.fq \-S sample1.contig.sam \--fast# 或 prodigal结果
bowtie2 -p 20 \-x sample1.gene \-1 sample1_clean_reads_1.fq \-2 sample1_clean_reads_2.fq \-S sample1.gene.sam \--fast以下为第二种方式共用
使用samtools工具将sam文件转化为bam文件
samtools view -bS --threads 20 sample1.contig.sam sample1.contig.bam# prodigal
samtools view -bS --threads 20 sample1.gene.sam sample1.gene.bam
对bam文件按照比对的位置坐标对reads进行排序
samtools sort sample1.contig.bam -o sample1.contig.reads.sorted.bam --threads 20# prodigal结果
samtools sort sample1.gene.bam -o sample1.gene.reads.sorted.bam --threads 20
此bam文件中便储存了reads的mapping结果接下来一般是自己写脚本来解析。这里我们也可以借助CheckM来实现。要计算coverage首先需要准备bam的index文件如下所示
samtools index sample1.contig.reads.sorted.bam#prodigal 结果
samtools index sample1.gene.reads.sorted.bam
运行结束后生成会生成伴随的index文件contig.reads.sorted.bam.bai其与对应的sorted bam放在同一路径。CheckM是一个宏基因组bins评估工具这时候我们可以把所有的contigs序列文件当作一个“bin”放到bins文件夹中。接下来使用CheckM计算coverage
#每个样品一个文件夹作为一个bin
mkdir sample1
cp sample1.contig.fasta sample1
checkm coverage \-x fasta \-m 20 \-t 20 \sample1 \sample1.contigs_coverage.out \sample1.contig.reads.sorted.bam### prodigal
cp sample1.nucle_seq.fa sample1
checkm coverage \-x fasta \-m 20 \-t 20 \sample1 \sample1.gene_coverage.out \sample1.gene.reads.sorted.bam
结果包含contig序列ID、所在的bin的ID、coverage等信息如下所示用excel对齐了看吧 Sequence Id 序列的唯一标识符。Bin Id 该序列所属的Bin即被分组到哪个类别。在宏基因组学中Bin通常指的是组装后相似特征或物种的组集合。Sequence length (bp) 序列的长度以碱基对bp计算。Bam Id 对应该序列的测序数据文件。Coverage 覆盖度指的是这个contig在样品中出现的平均次数。它通常由测序reads的比对情况得出。Mapped reads 映射的reads数量指的是能够成功比对到这个contig上的测序reads数量。
相对丰度计算公式
要计算基因在样品中的相对丰度您可以使用覆盖度和Mapped reads。通常情况下丰度可以用覆盖度和测序reads的总数来估算。例如可以使用以下公式计算相对丰度 其中
Mapped reads 是该contig的映射reads数量。Average read length 是测序reads的平均长度。Total reads 是所有测序reads的总数。
Total reads统计 python脚本
def count_reads_fastq(fastq_file):with open(fastq_file, r) as f:count sum(1 for line in f) // 4 # 每4行代表一个read因此除以4得到reads数量return count# 替换为您的FASTQ文件路径
file_path path/to/your/fastq_file.fastq# 调用函数计算reads数量
reads_count count_reads_fastq(file_path)
print(fFASTQ文件中的reads数量为: {reads_count})bash脚本
# 统计FASTQ文件中reads的数量
grep -c ^ your_fastq_file.fastq这里需要注意第一列的sequence id后续需要mapping到基因注释结果中对应的seq id除此外我们只需要reads的mapping信息即可。接下来可以根据map的reads数计算相对丰度也即除以contig长度和总得reads数类似于RNA-seq中的RPKM标准化方法。假如是多样品混合拼接只需要将每一个样品的reads数据重复上面操作最后根据contig id进行整合。
第二种方式BWA推荐、samtools、CheckM
#首先对参考序列构建index
bwa index -p sample1_gene sample1.nucle_seq.fa
#使用BWA-MEM进行比对
bwa mem \-t 20 \sample1_gene \sample1_clean_1.fastq \sample1_clean_2.fastq \sample1_gene.sam
从这里开始与第一种方式samtools步骤开始相同 第三种方式: bedtools计算
# 步骤1比对测序reads到参考基因组
# 假设使用Bowtie2进行比对
bowtie2-build your_genome.fa your_genome_index # 如果尚未构建索引
bowtie2 -x your_genome_index -U your_reads.fastq -S aligned.sam# 步骤2将比对结果转换为BAM格式
samtools view -S -b aligned.sam aligned.bam
# 再sort排序一下
samtools sort aligned.bam -o aligned.sorted.bam --threads 20
samtools index aligned.sorted.bam# 步骤3提取覆盖度信息
# 假设使用bedtools进行提取覆盖度信息
bedtools genomecov -ibam aligned.sorted.bam coverage.bed# 步骤4计算基因长度
# 假设已经有基因长度信息的文件如genes_lengths.txt# 步骤5计算相对丰度
awk BEGIN {OFS\t} NRFNR {len[$1]$2; next} {print $1, $2/len[$1]} genes_coverage.txt genes_lengths.txt relative_abundance.txt全流程计算脚本
多样品请自己做for循环操作
自动分析脚本1
用于计算基于 bwa-mem、samtools 和 CheckM 的Contigs相对丰度。该脚本假设你已经有参考基因组和测序数据并安装了相应的软件。
#!/bin/bash# 定义文件路径
reference_genomeyour_reference_genome.fa
readsyour_reads.fastq# 步骤1用bwa-mem比对测序reads到参考基因组
bwa index $reference_genome # 如果尚未构建索引
bwa mem -t 4 $reference_genome $reads aligned.sam# 步骤2将比对结果转换为BAM格式
samtools view -bS aligned.sam aligned.bam
samtools sort -o aligned_sorted.bam aligned.bam
samtools index aligned_sorted.bam# 步骤3使用CheckM估算Contigs的丰度
checkm lineage_wf -f checkm_output.txt -x fa $reference_genome contigs_dir/ checkm_results/# 步骤4提取覆盖度信息
checkm qa -o 2 -f checkm_coverage.txt checkm_results/lineage.ms contigs_dir/ coverage.txt自动分析脚本2
基于bowtie2、samtools和bedtools计算Contigs或Genes在样品中相对丰度的流程自动分析脚本。请注意这个脚本仅供参考并不能直接运行因为其中的文件路径、参数和具体数据可能需要根据实际情况进行调整。
#!/bin/bash# 假设有参考基因组文件your_genome.fa测序reads文件your_reads.fastq和基因注释文件genes_annotation.gff# 步骤1构建参考基因组索引
bowtie2-build your_genome.fa your_genome_index# 步骤2将测序reads比对到参考基因组
bowtie2 -x your_genome_index -U your_reads.fastq -S aligned.sam# 步骤3将比对结果转换为BAM格式
samtools view -S -b aligned.sam aligned.bam# 步骤4生成基因覆盖度文件
bedtools genomecov -ibam aligned.bam -g your_genome.fa.fai coverage.txt# 步骤5根据基因注释文件提取基因长度信息
awk {if($3gene) print $0} genes_annotation.gff | cut -f 1,4,5 genes_lengths.txt# 步骤6根据覆盖度和基因长度信息计算相对丰度
awk BEGIN {OFS\t} NRFNR {len[$1]$3-$2; next} {print $1, $2/len[$1]} coverage.txt genes_lengths.txt relative_abundance.txt# 输出结果
echo 相对丰度计算完成。结果保存在 relative_abundance.txt 文件中。自动分析脚本3
# python
import subprocess
import os# 定义文件路径
ref_genome path/to/your_reference_genome.fasta
sample_reads path/to/your_sample_reads.fastq
gene_lengths path/to/your_gene_lengths.txt# 步骤1比对测序reads到参考基因组
# 使用Bowtie2进行比对
bowtie_index your_genome_index
subprocess.run([bowtie2-build, ref_genome, bowtie_index])
subprocess.run([bowtie2, -x, bowtie_index, -U, sample_reads, -S, aligned.sam])# 步骤2将比对结果转换为BAM格式
subprocess.run([samtools, view, -S, -b, aligned.sam, -o, aligned.bam])# 步骤3提取覆盖度信息
subprocess.run([bedtools, genomecov, -ibam, aligned.bam, -g, ref_genome .fai, , coverage.bed])# 步骤4计算基因长度
# 假设已经有基因长度信息的文件# 步骤5计算相对丰度
with open(genes_coverage.txt, r) as cov_file, open(gene_lengths, r) as len_file, open(relative_abundance.txt, w) as output:for cov_line, len_line in zip(cov_file, len_file):contig_id, coverage cov_line.strip().split(\t)gene_id, length len_line.strip().split(\t)rel_abundance float(coverage) / float(length)output.write(f{gene_id}\t{rel_abundance}\n)# 清理临时文件可选
os.remove(aligned.sam)
os.remove(aligned.bam)
os.remove(coverage.bed)自动分析脚本4
NGless 是一个用于分析宏基因组数据的领域特定语言DSL。
安装和使用参考生物信息学分析领域领先的特制语言环境NGLessNext Generation Less介绍、安装配置和详细使用方法-CSDN博客
以下是一个使用 NGless 的示例脚本用于计算 contigs 或 genes 在样品中的相对丰度。请注意这只是一个简化的示例实际的分析脚本可能需要根据具体的数据和需求进行调整。
# 加载所需模块
ngless 0.11
import mapped# 定义输入文件
input paired(sample_R1.fastq.gz, sample_R2.fastq.gz) using |read|:read read.subsample(percent10) # 使用10%的数据进行演示# 比对reads到Contigs或Genes
mapped map(input, referencecontigs.fasta.gz, fafileTrue) using |read|:read read.subsample(percent10) # 使用10%的数据进行演示# 计算覆盖度
cov coverage(mapped)# 计算Contigs或Genes的相对丰度
geneabundance abundance(cov)# 输出结果
write(geneabundance, ofilegene_relative_abundance.txt, formattsv)NGless 脚本说明 模块导入和输入定义 使用 ngless 版本 0.11并导入 mapped 模块。定义输入文件为样品的 paired-end 测序 reads。 比对 reads 到 Contigs 或 Genes 使用 map 函数将测序 reads 比对到 Contigs 或 Genes 的参考序列文件这里是示意性的文件名 contigs.fasta.gz实际需根据具体文件名修改。 计算覆盖度 使用 coverage 函数从比对结果中计算覆盖度信息。 计算相对丰度 使用 abundance 函数从覆盖度信息中计算Contigs或Genes的相对丰度。 输出结果 使用 write 函数将相对丰度结果写入文件 gene_relative_abundance.txt并以制表符分隔的文本格式保存。
自动分析脚本5
# R
# 加载所需的R包
library(GenomicRanges)## ######################获取contigs或者genes覆盖度数据
# 假设你有参考基因组文件为 genome.fa测序 reads 文件为 reads.fastq# 步骤1比对测序 reads 到参考基因组
# 这里假设使用Bowtie2进行比对需要Bowtie2已安装
system(bowtie2-build genome.fa genome_index) # 构建索引system(bowtie2 -x genome_index -U reads.fastq -S aligned.sam) # 进行比对# 步骤2将比对结果转换为BAM格式
# 需要安装samtools
system(samtools view -S -b aligned.sam aligned.bam)# 步骤3使用GenomicRanges包计算覆盖度
# 安装GenomicRanges包install.packages(GenomicRanges)
library(GenomicRanges)# 读取 BAM 文件
bam - readGAlignments(aligned.bam, use.namesTRUE, paramScanBamParam(whatpos))# 计算覆盖度
coverage - coverage(bam)# 将覆盖度信息写入文件
write.table(coverage, filecoverage_data.txt, sep\t, quoteFALSE, col.namesTRUE, row.namesTRUE)##############获取 contigs和genes 的长度数据
# 加载所需的R包
library(data.table)# 步骤1从组装结果文件中获取Contigs的长度
# 假设有一个示意的组装结果文件示意数据
assembly_data - fread(assembly_results.csv) # 读取组装结果文件# 计算Contigs的长度
contigs_lengths - nchar(assembly_data$Contig_Sequence) # 假设Contig_Sequence列包含Contig序列
contigs_data - data.frame(Contig assembly_data$Contig_ID, Length contigs_lengths)# 步骤2从基因预测结果文件中获取Genes的长度
# 假设有一个示意的基因预测结果文件示意数据
gene_prediction_data - fread(gene_prediction_results.csv) # 读取基因预测结果文件# 计算Genes的长度
genes_lengths - gene_prediction_data$Gene_End - gene_prediction_data$Gene_Start 1
genes_data - data.frame(Gene gene_prediction_data$Gene_ID, Length genes_lengths)# 显示Contigs和Genes的长度信息
print(Contigs长度信息)
print(contigs_data)print(Genes长度信息)
print(genes_data)############# 计算丰度
# 步骤1读取数据
# 假设有Contigs或Genes的覆盖度数据和长度数据文件示意
coverage_data - read.table(coverage_data.txt, headerTRUE) # Contigs或Genes的覆盖度数据文件
gene_lengths - read.table(gene_lengths.txt, headerTRUE) # Contigs或Genes的长度数据文件# 步骤2计算相对丰度
# 合并覆盖度数据和基因长度数据
merged_data - merge(coverage_data, gene_lengths, byGene)# 计算相对丰度示意使用简单的覆盖度除以长度
merged_data$Relative_Abundance - merged_data$Coverage / merged_data$Length# 显示计算结果
print(merged_data)
