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  1. > Author : Zipeng Lin
  2. >
  3. >
  4. > E-mail:[18210700121@fudan.edu.cn](mailto:1721070009@fudan.edu.cn)
  5. >
  6. > Git: <http://choppy.3steps.cn/linzipeng/Target-Seq-FUSCC>
  7. >
  8. > Last Updates: 09/17/2020
  9. ## 简介
  10. `sjzp-target`是专用于室间质评项目的,根据 [Sentieon](https://support.sentieon.com/manual/) 软件靶向测序`somatic`突变数据分析推荐流程所构建的 [Choppy-pipe](http://choppy.3steps.cn/) 系统的 APP。利用该 APP 可以获得从全基因组测序原始文件`fastq` 到包含`somatic`突变信息的`vcf`文件的整个过程。主要包括数据的预处理、中间数据质控以及变异的检测。
  11. ## 快速安装
  12. #### Requirements
  13. - Python 3
  14. - [choppy](http://choppy.3steps.cn/)
  15. - Ali-Cloud
  16. 在终端中输入以下命令即可快速安装本APP。
  17. ```bash
  18. $ source activate choppy-pipe-0.3.8.dev0
  19. $ choppy install linzipeng/Target-Seq-FUSCC
  20. $ choppy apps
  21. ```
  22. ## 使用方法
  23. ### 任务准备
  24. 按照上述步骤安装成功之后,可以通过下面简单的命令即可使用APP:
  25. ```bash
  26. # Generate samples file
  27. $ choppy samples linzipeng/Target-Seq-FUSCC-latest --out samples.csv
  28. ```
  29. `sample.csv` 包含以下几个需要填写的参数:
  30. ``` bash
  31. tumor_fastq_1,tumor_fastq_2,normal_fastq_1,normal_fastq_1,sample_name,cluster,sample_id,disk_size
  32. # tumor_fastq_1 tumor双端测序数据的R1端在阿里云上的路径信息
  33. # tumor_fastq_2 tumor双端测序数据的R2端在阿里云上的路径信息
  34. # normal_fastq_1 normal双端测序数据的R1端在阿里云上的路径信息
  35. # normal_fastq_2 normal双端测序数据的R2端在阿里云上的路径信息
  36. # sample_name 输出文件名的前缀
  37. # cluster 使用的机器类型,不填则默认使用 OnDemand ecs.sn1ne.8xlarge img-ubuntu-vpc
  38. # sample_id 每个样本任务的识别码。注意:同一个samples文件中,不同样本的ID应该不同
  39. # disk_size 任务运行时,集群存储空间设置
  40. ```
  41. > 机器类型选择可以参照:[计算网络增强型实例规格族sn1ne](https://help.aliyun.com/document_detail/25378.html?spm=a2c4g.11186623.2.11.1a3d6b46rNmksN#sn1ne) 以及 [bcs](https://help.aliyun.com/document_detail/42391.html?spm=5176.10695662.1996646101.searchclickresult.5c0b12b5Adk9Xc) 类型机器,对于全基因组数据不要使用小于32CPU的机器类型
  42. ### 任务提交
  43. 在配置好`samples.csv` 文件后,使用以下命令可以提交计算任务:
  44. ```bash
  45. $ choppy batch linzipeng/Target-Seq-FUSCC-latest sample.csv --project-name Your_project_name
  46. ```
  47. 提交成功后,即可在工作目录下找到生成的目录名为Your_project_name,里面包含了本次提交任务的所有样本信息。
  48. ### 任务输出
  49. 任务成功结束后,便可以在阿里云相应的OSS端生成相应的结果文件。包括数据预处理产生的中间结果文件以及变异检测得到的`vcf`文件。
  50. ## 流程示意图
  51. ![](assets/somatic.png)
  52. ### 输出文件说明
  53. 整个分析流程中,每个步骤输出的结果说明如下:
  54. - **call-mapping** 原始数据经过比对后生成的排序后的`sample.sorted.bam`文件及其索引文件
  55. - **call-Metrics** 比对后生成的`sample.sorted.bam`文件的质控信息
  56. - **call-Dedup** 比对的结果去除重复后的`sample.sorted.deduped.bam`文件及其索引文件
  57. - **call-deduped_Metrics** 去除重复后的`sample.sorted.deduped.bam` 文件的质控信息
  58. - **call-Realigner** 去除重复后重比对的`sample.sorted.deduped.realigned.bam`文件及其索引文件
  59. - **call-BQSR** 局部碱基矫正的`sample.sorted.deduped.realigned.recaled.bam`文件、索引文件及其相关信息
  60. - **call-TNseq** 使用TNseq检测得到的`sample.vcf`文件及其索引文件
  61. - **call-TNscope** 使用TNscope检测得到的`sample.vcf`文件及其索引文件
  62. ### 软件版本及参数
  63. | 软件/文件 | 版本 |
  64. | :------------------ | --------------------------------------------------- |
  65. | Sentieon | v2019.11.28 |
  66. | 参考基因组(fasta) | hg19 |
  67. | dbsnp | dbsnp_138.hg19_nochr_sorted.vcf |
  68. | db_mills | Mills_and_1000G_gold_standard.indels.hg19_nochr.vcf |
  69. ### 附录
  70. ### 参考文献