今天給大家介紹一下HLA-VBSeq中如何對全基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行HLA分型。文章的內(nèi)容小編覺得不錯(cuò),現(xiàn)在給大家分享一下,覺得有需要的朋友可以了解一下,希望對大家有所幫助,下面跟著小編的思路一起來閱讀吧。
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HLA-VBseq 利用全基因組測序的數(shù)據(jù),可以提供8位的HLA分型結(jié)果,其文獻(xiàn)鏈接如下
https://bmcgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2164-16-S2-S7
下面利用30X的全基因組數(shù)據(jù),對HLA-VBSeq, PHLAT, HLAminer這3款軟件的分型結(jié)果進(jìn)行了評估,準(zhǔn)確率匯總?cè)缦?/p>
可以看到,只有HLA-VBSeq提供了8位的分型結(jié)果,準(zhǔn)確率高達(dá)99.94%;對于2位到4位的分型結(jié)果,其準(zhǔn)確率也高于另外兩款軟件。
同時(shí)還評估了不同測序量時(shí),各種軟件提供的4位分型結(jié)果的準(zhǔn)確率,結(jié)果如下
在不同條件下,HLA-VBseq的準(zhǔn)確率都是最高的。由此可見,該軟件的分型效果還是相當(dāng)不錯(cuò)的,官網(wǎng)如下
http://nagasakilab.csml.org/hla/
該軟件采用java語言開發(fā),直接下載HLAVBseq.jar
就可以了,除了該文件之外,還需要下載以下幾個(gè)文件
bamNameIndex.jar
SamToFastq.jar
parse_result.pl
hla_all.fasta
Allelelist.txt
前三個(gè)程序在處理fastq文件時(shí)會(huì)用到;后兩個(gè)文件是從IMGA/HLA數(shù)據(jù)庫下載的,如果覺得官網(wǎng)提供的版本較老,可以從IMGA/HLA數(shù)據(jù)庫下載最新版。
軟件的步驟較多,首先將fastq序列與參考基因組進(jìn)行比對,得到bam文件,然后對該bam文件進(jìn)行操作。步驟如下:
利用samtools view 命令挑選出比對到HLA區(qū)域的reads , 命令如下
samtools view -hb align.bam chr6:29907037-29915661 chr6:31319649-31326989 chr6:31234526-31241863 chr6:32914391-32922899 chr6:32900406-32910847 chr6:32969960-32979389 chr6:32778540-32786825 chr6:33030346-33050555 chr6:33041703-33059473 chr6:32603183-32613429 chr6:32707163-32716664 chr6:32625241-32636466 chr6:32721875-32733330 chr6:32405619-32414826 chr6:32544547-32559613 chr6:32518778-32554154 chr6:32483154-32559613 chr6:30455183-30463982 chr6:29689117-29699106 chr6:29792756-29800899 chr6:29793613-29978954 chr6:29855105-29979733 chr6:29892236-29899009 chr6:30225339-30236728 chr6:31369356-31385092 chr6:31460658-31480901 chr6:29766192-29772202 chr6:32810986-32823755 chr6:32779544-32808599 chr6:29756731-29767588 | samtools fastq - -1 R1.fq -2 R2.fq
需要注意的是,在使用view命令時(shí),雖然也可以直接提供一個(gè)bed格式的文件來挑選特定區(qū)域的reads,但是這種用法不會(huì)利用到bam文件的索引,所以速度很慢。對于全基因組數(shù)據(jù),bam文件很大,上述寫法雖然冗長,但是執(zhí)行效率高。
利用samtools view 命令挑選出沒有比對上參考基因組的reads, 命令如下:
samtools view -hb -f 12 /home/pub/output/WGS/18B0315D/6343/6343_final.bam | samtools fastq - -1 unmapped_R1.fq -2 unmapped_R2.fq
將比對到HLA區(qū)域的reads和沒比對上參考基因組的reads合并,命令如下
cat R1.fq unmapped_R1.fq > R1.fastq cat R2.fq unmapped_R2.fq > R2.fastq
利用bwa軟件,將上一步得到的reads與HLA參考序列比對,命令如下
bwa index hla_all.fasta bwa mem -t 8 -P -L 10000 -a hla_all.fasta R1.fastq R2.fastq > out.sam
HLA-VBSeq支持雙端或者單端測序的數(shù)據(jù),這里以雙端數(shù)據(jù)為例,用法如下
java -jar HLAVBSeq.jar hla_all.fasta out.sam result.txt --alpha_zero 0.01 --is_paired
上一步就已經(jīng)生成結(jié)果了,這一步只是格式化,下面的代碼會(huì)篩選出HLA-A基因的分型結(jié)果
perl parse_result.pl Allelelist.txt result.txt | grep "^A\*" | sort -k2 -n -r > HLA.txt
格式化之后的結(jié)果,內(nèi)容如下
A*01:01:01:01 17.4022266628604 A*11:01:01 12.0376819868684
共兩列,第一列為Allel, 第二列為該Allel區(qū)域的平均測序深度。
以上就是HLA-VBSeq中如何對全基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行HLA分型的全部內(nèi)容了,更多與HLA-VBSeq中如何對全基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行HLA分型相關(guān)的內(nèi)容可以搜索創(chuàng)新互聯(lián)之前的文章或者瀏覽下面的文章進(jìn)行學(xué)習(xí)哈!相信小編會(huì)給大家增添更多知識,希望大家能夠支持一下創(chuàng)新互聯(lián)!
新聞名稱:HLA-VBSeq中如何對全基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行HLA分型
網(wǎng)頁路徑:http://aaarwkj.com/article28/iidocp.html
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