使用Trinity进行转录组组装

简介:

Trinity

Trinity是Broad InstituteHebrew University of Jerusalem开发的RNA-Seq数据 转录组组装工具,包括三个模块,

  • Inchworn(尺蠖): 将RNA-seq数据组装成单个转录本,通常是主要转录亚型的全长转录本
  • Chrysalis(蛹): 这一步将上一步得到contig进行聚类,对于每个聚类构建完整的德布罗意图(_de Bruijin_ graph)。每个转录本表示的是给定基因或者一组有着共同序列的基因的全部转录组成。 之后会根据图中不相交的点对全部短读数据进行拆分
  • Butterfly(蝴蝶): 并行处理各个图(graph), 追踪每个图中的短读和配对短读的路径,最后报告可变剪切亚型的全长转录本,并且区分出旁系同源基因的转录本

如果不能理解上面这段话,就尝试理解下面这张图吧

流程图

当然如果示意图也让你不好理解的话,那就直接用软件吧,反正这些流程图的目标就是想告诉你,“用我,没毛病”

软件安装用bioconda就行了。

conda create -n Trinity trinity -y
source activate Trinity

运行流程

当你在命令行敲出Trinity后,他就会输出一大堆信息。那么多信息分成3个部分:

  • 必须参数:包括--seqType表示输入序列类型,--max_memory允许使用最大内存(一般64G),还有输入数据的所在位置
  • 可选参数:包括链特异性测序参数--SS_lib_type, 线程数--CPU, 允许的最低组装contig长度--min_contig_length, 是否标准化--no_normalize_reads
  • 常见用法说明
Trinity --seqType fq --max_memory 50G  \
         --left condA_1.fq.gz,condB_1.fq.gz,condC_1.fq.gz \
         --right condA_2.fq.gz,condB_2.fq.gz,condC_2.fq.gz \
         --CPU 6  
# 有基因组引导组装
Trinity --genome_guided_bam rnaseq_alignments.csorted.bam --max_memory 50G \
                --genome_guided_max_intron 10000 --CPU 6

在运行中过程中,需要注意以下几点

  1. 质量控制(Quality control)。Trinity的--trimmomatic参数会调用Trimmomatic对数据进行过滤,这一步可以用其他软件完成。目前的RNA-seq质量也不需要过多的过滤。
  2. Trinity中有一个"In silico Read Normalization",用于对read进行标准化,适用于超过300M的数据,默认开启,可以用--no_normalize_reads关闭。标准化的原因是,由于某些高表达基因会被检测到很多次,但是对于组装没有帮助,所以可以提前剔除。
  3. 如果基因组中基因密度大(比如说真菌),一些转录本可能会在UTR区域有重叠。那么为了尽可能降低转录本的错误融合,需要用到--jaccard_clip。对于植物和脊椎动物,就不需要考虑这一步。

输出解读

运行结束后,最后的结果是trinity_out_dirTrinity.fasta.Trinity将含有相同序列的转录本进行聚类,这种聚类可以被粗粗的被认为成一个基因的多个转录本。举个例子

 >TRINITY_DN1000|c115_g5_i1 len=247 path=[31015:0-148 23018:149-246]
 AATCTTTTTTGGTATTGGCAGTACTGTGCTCTGGGTAGTGATTAGGGCAAAAGAAGACAC
 ACAATAAAGAACCAGGTGTTAGACGTCAGCAAGTCAAGGCCTTGGTTCTCAGCAGACAGA
 AGACAGCCCTTCTCAATCCTCATCCCTTCCCTGAACAGACATGTCTTCTGCAAGCTTCTC
 CAAGTCAGTTGTTCACAGGAACATCATCAGAATAAATTTGAAATTATGATTAGTATCTGA
 TAAAGCA

"TRINITY_DN1000|c115" 是Trinity 聚类编号,“g5”是基因编号,“i1”是转录亚型编号

评估组装质量

有如下几种方法可以评估组装的质量

  1. 使用Bowtie/BWA将RNA-seq回贴到组装的转录组上,有80%以上的回帖率就行了。
  2. 用全长重构蛋白编码基因去搜索已知蛋白序列,见representation of full-length reconstructed protein-coding genes,
  3. 使用BUSCO根据保守同源基因进行评估
  4. 计算E90N50,
  5. 计算DETONATE得分
  6. 使用TransRate评估转录组组装
目录
相关文章
|
搜索推荐 Linux Python
VET:一个基于R语言的VCF数据提取工具,支持按基因ID、物理位置、样品名称提取指定变异信息
VET:一个基于R语言的VCF数据提取工具,支持按基因ID、物理位置、样品名称提取指定变异信息
|
数据采集 存储 索引
转录组分析丨一套完整的操作流程简单案例(上)
转录组分析丨一套完整的操作流程简单案例
|
7月前
|
机器学习/深度学习
零基础入门语义分割-地表建筑物识别 Task6 模型集成-学习笔记
零基础入门语义分割-地表建筑物识别 Task6 模型集成-学习笔记
85 1
|
数据挖掘 Go
文献丨转录组分析流程和常用软件
文献丨转录组分析流程和常用软件
|
Go 索引 Perl
转录组分析丨一套完整的操作流程简单案例(下)
转录组分析丨一套完整的操作流程简单案例(下)
|
数据可视化 数据挖掘 Go
RNA-seq丨转录组分析标准流程与常用工具
RNA-seq丨转录组分析标准流程与常用工具
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
USB:首个将视觉、语言和音频分类任务进行统一的半监督分类学习基准
USB:首个将视觉、语言和音频分类任务进行统一的半监督分类学习基准
137 0
USB:首个将视觉、语言和音频分类任务进行统一的半监督分类学习基准
|
C语言 C++
C++实现工资管理中的随机教师信息生成功能
使用C++实现工资管理中的随机教师信息生成功能,想要做一个教师工资管理系统,就必须得准备好数据,但是这些数据如果用手一行一行地敲,那么工作量是非常大的,因此,我就产生了用C语言实现直接生成大量的教师基本信息的想法,需要的朋友可以参考下。
|
Shell Linux 测试技术
CORNAS:一种快速简单鉴定无重复转录组差异基因的方法
还记得上次文章的最后提到CORNAS这种方法吗?最近刚好在Github上看到了这个项目,就花了点时间看了下文档感觉操作也比较简单,这里记录一下使用过程,大家共同学习一下。
187 0
|
Linux Windows Perl
没有生物学重复的转录组数据怎么进行差异分析?
设置生物学重复这个环节也是你实验设计很重要的一part,设置的好对你下游分析也有利,通常我们做转录组测序,需要的样本量每组至少为3个生物学重复,这个处理起来就很合理,并且现在流行的差异分析软件DEseq2,limma,edgeR等等都是针对有重复的数据去做的,但有时候会不幸碰到样品测序失败不能用,导致每组就给你剩一个重复时候该怎么办,之前我有批数据就是这样,但是办法总比困难多不能放过任何实验数据,搜了搜其实还是有一些方法可以去解决的,在这里介绍下我搜到的几种方法。
1000 0