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4 년 전
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  1. # NGS Check mates
  2. > Author: Ren Luyao
  3. >
  4. > E-mail: 18110700050@fudan.edu.cn
  5. >
  6. > Git: http://choppy.3steps.cn/renluyao/NGScheckMates.git
  7. >
  8. > Last Updates: 2019/02/08
  9. ```bash
  10. source activate choppy
  11. choppy install renluyao/NGScheckMates
  12. ```
  13. # APP概述
  14. NGScheckMates是用来检测某几个测序数据是否来自于同一个人,有以下几种应用场景:
  15. (1)多组学研究,RNAseq和DNAseq是否是来自同一个人;
  16. (2)被标注为配对的Tumor和Normal样本是否是来自同一个人;
  17. (3)同一批样本,多次测序,其中有没有被标错的样本。
  18. 推荐直接用fastq模式,优点:如果有多种不同测序文件,比如一个项目中有WES和RNAseq,你要研究WES找到的候选突变是否影响了基因表达量的改变,你需要检查WES和RNAseq的数据是否来自同一个人,以确保分析结果的正确性。直接用fastq模式可以不用单独对RNAseq call germline mutation,以节省时间。这一步将单独运行一个脚本。
  19. 基于fastq文件检查样本的配对情况的原理是:他们首先从dbSNP数据库中选择了21067个位于外显子上的SNP用于预测样本配对。对于不用比对的fastq模式,他们在参考基因组中寻找了可以与参考基因组完全匹配的21bp长度的k-mer,位于这些k-mer上的SNP只剩下了11696个。然后用k-mer扫描fastq文件,计算每个SNP的VAF,再根据多个SNP的VAF计算样本间两两的相关性判断两个样本是否来源于一个人。
  20. ![](./picture/NGSMateCheck.png)
  21. # 流程与参数
  22. - Required arguments
  23. `-l` 需要检测的fastq或者fastq.gz文件的表格,格式如下:
  24. ```bash
  25. FASTQ_FILE1 (tab) FASTQ_FILE2 (tab) SAMPLE_NAME (\n)
  26. Example:
  27. /data/LSJ_R1.fastq /data/LSJ_R2.fastq LSJ
  28. /data/LSH_R1.fastq /data/LSH_R2.fastq LSH
  29. ```
  30. `-pt` 是一个包含SNP位点的二进制文件,这些位点可以用与样本的配对检查,在下载包中,路径为`SNP/SNP.pt`
  31. `-O` 输出文件夹
  32. - Optional arguments
  33. `-N` 输出文件夹的前缀,default:“output”
  34. `-f` 当你的样本中有父母与孩子或者兄弟姐妹时,加上这个参数,使用更严格的VAF相关系数的阈值
  35. `-nz` Use the mean of non-zero depths across the SNPs as reference depth, default: Use the mean depth across all the SNPs
  36. `-s` The read subsampling rate, default: 1.0
  37. `-d` The target depth for read subsampling. NGSCheckMate calculates a subsampling rate based on this target depth.
  38. `-R` The length of the genomic region with read mapping (default: 3x10^9) used to compute subsampling rate. If your data is NOT human WGS and you use the -d option, it is highly recommended that specify this value. For instance, if your data is human RNA-seq, the genomic length with read mapping is ~3% of the human genome (1x10^8)
  39. 注意:如果你的fastq文件特别大,它的计算会特别慢,三个参数的使用可以通过subsampling的方法加快运算速度,文献中报道只要0.5X深度的数据就能有很好的预测效果,有两种选择:
  40. - 只使用 -s ,意思是fastq原始文件的百分之多少,如果你的fastq文件太大,运算速度很比较慢,可以使用其中一部分数据运算,不会影响运算结果,比如,30%就是`-s 0.3`
  41. - 需要通过使用-d 和-R
  42. `-L` The length of the flanking sequence of the SNPs, default: 21bp. It is not recommended that you change this value unless you create your own pattern file (.pt) with a different length.
  43. `-p` 线程数,default:1
  44. # APP输入变量与输入文件
  45. (1)准备样本文件
  46. ```bash
  47. choppy samples NGScheckMates --output samples
  48. ```
  49. samples文件中输入是
  50. - fastq_dir
  51. fastq文件的地址,阿里云上的地址;如果需要使用多个项目的fastq文件,输入两个项目文件夹的上一级共同目录
  52. - Input_file
  53. 一个txt文件,需要进行计算的文件的详细文件名,文件的地址按照要求修改
  54. ```bash
  55. #read1 #read2 #sample_name
  56. /cromwell_inputs/*/directory_name/read1.fastq.gz /cromwell_inputs/*/directory_name/read2.fastq.gz sample_name
  57. ```
  58. # APP输出结果
  59. # 结果展示与解读