|
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104 |
- # NGS Check mates
-
- > Author: Ren Luyao
- >
- > E-mail: 18110700050@fudan.edu.cn
- >
- > Git: http://choppy.3steps.cn/renluyao/NGScheckMates.git
- >
- > Last Updates: 2019/02/08
-
- ```bash
- source activate choppy
- choppy install renluyao/NGScheckMates
- ```
-
- # APP概述
-
- 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:
-
- (1)多组学研究,RNAseq和DNAseq是否是来自同一个人;
-
- (2)被标注为配对的Tumor和Normal样本是否是来自同一个人;
-
- (3)同一批样本,多次测序,其中有没有被标错的样本。
-
- 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。
-
- 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。
-
- 
-
- # 流程与参数
-
- - Required arguments
-
- `-l` 需要检测的fastq或者fastq.gz文件的表格,格式如下:
-
- ```bash
- FASTQ_FILE1 (tab) FASTQ_FILE2 (tab) SAMPLE_NAME (\n)
- Example:
- /data/LSJ_R1.fastq /data/LSJ_R2.fastq LSJ
- /data/LSH_R1.fastq /data/LSH_R2.fastq LSH
- ```
-
- `-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`
-
- `-O` 输出文件夹
-
- - Optional arguments
-
- `-N` 输出文件夹的前缀,default:“output”
-
- `-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
-
- `-nz` Use the mean of non-zero depths across the SNPs as reference depth, default: Use the mean depth across all the SNPs
-
-
-
- `-s` The read subsampling rate, default: 1.0
-
- `-d` The target depth for read subsampling. NGSCheckMate calculates a subsampling rate based on this target depth.
-
- `-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)
-
- 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:
-
- - 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`
- - 需要通过使用-d 和-R
-
-
-
- `-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.
-
- `-p` 线程数,default:1
-
- # APP输入变量与输入文件
-
- (1)准备样本文件
-
- ```bash
- choppy samples NGScheckMates --output samples
- ```
-
- samples文件中输入是
-
- - fastq_dir
-
- 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
-
- - Input_file
-
- 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
-
- ```bash
- #read1 #read2 #sample_name
- /cromwell_inputs/*/directory_name/read1.fastq.gz /cromwell_inputs/*/directory_name/read2.fastq.gz sample_name
- ```
-
- # APP输出结果
-
-
-
- # 结果展示与解读
-
|