请帮我写一段代码,用RNA-seq数据call SNP,代码要包括数据的质量控制,SNP的质量控制和过滤等详细内容

2023-10-14by@chenglonglcl1-9PcS_&@GPT-4.Model: gpt-4
chenglonglcl1-9PcS_

请帮我写一段代码,用RNA-seq数据call SNP,代码要包括数据的质量控制,SNP的质量控制和过滤等详细内容

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这是一个非常深入的问题,需要对生物信息学有一定的了解。以下是一个使用常见工具的基本示例,这个流程包括了FastQC进行质量控制,然后使用HISAT2进行比对,最后用SAMtools和BCFtools来call和过滤SNP。为了简化,我们假设你有一个名为reads.fq的FASTQ文件和一个参考基因组genome.fa。

# 第一步:质量控制
fastqc reads.fq

# 第二步:建立参考基因组索引
hisat2-build genome.fa genome

# 第三步:比对到参考基因组
hisat2 -x genome -U reads.fq -S aln.sam

# 第四步:将SAM文件转换为BAM文件
samtools view -bS aln.sam > aln.bam

# 第五步:对BAM文件进行排序
samtools sort aln.bam -o aln_sorted.bam

# 第六步:创建索引
samtools index aln_sorted.bam

# 第七步:SNP calling
bcftools mpileup -Ou -f genome.fa aln_sorted.bam | bcftools call -mv -Oz -o calls.vcf.gz

# 第八步:过滤和质量控制
bcftools filter -Oz -o calls_filtered.vcf.gz -s LOWQUAL -i'%QUAL>20' calls.vcf.gz

注意这是一个非常基础的流程,实际的分析可能需要更复杂的步骤,比如重复序列的标记、更复杂的SNP过滤等。你可能需要根据你的数据和问题来调整这个流程。

这个流程也没有包括比对后的可视化,这通常是一个重要的步骤来检查你的比对结果。你可以使用工具如IGV来查看BAM文件。

你还需要安装这些工具才能运行这个流程,所有这些工具都是命令行工具,可以在Linux和MacOS上运行。如果你用的是Windows,你可能需要安装一个Linux子系统或者使用Docker。

chenglonglcl1-9PcS_

请将上述call SNP的工具改为GATK

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如果你想使用GATK来进行SNP calling,以下是一个基本的流程。它仍然包括了FastQC进行质量控制,HISAT2进行比对,但是后续的步骤使用了GATK的HaplotypeCaller来call SNP,然后用GATK的VariantFiltration来过滤SNP。

# 第一步:质量控制
fastqc reads.fq

# 第二步:建立参考基因组索引
hisat2-build genome.fa genome

# 第三步:比对到参考基因组
hisat2 -x genome -U reads.fq -S aln.sam

# 第四步:将SAM文件转换为BAM文件
samtools view -bS aln.sam > aln.bam

# 第五步:对BAM文件进行排序
samtools sort aln.bam -o aln_sorted.bam

# 第六步:创建索引
samtools index aln_sorted.bam

# 第七步:添加read groups, sort, mark duplicates, and create index
gatk AddOrReplaceReadGroups -I aln_sorted.bam -O rg_added_sorted.bam -SO coordinate -RGID id -RGLB library -RGPL platform -RGPU machine -RGSM sample 

gatk MarkDuplicates -I rg_added_sorted.bam -O dedup.bam -M dedup_metrics.txt

gatk BuildBamIndex -I dedup.bam

# 第八步:生成参考基因组.dict文件
gatk CreateSequenceDictionary -R genome.fa

# 第九步:创建索引
samtools faidx genome.fa

# 第十步:SNP calling
gatk HaplotypeCaller -R genome.fa -I dedup.bam -O raw_variants.vcf

# 第十一步:过滤和质量控制
gatk VariantFiltration -R genome.fa -V raw_variants.vcf --filter-expression "QD < 2.0 || FS > 60.0 || MQ < 40.0" --filter-name "my_snp_filter" -O filtered_snps.vcf

请注意,这个流程还包括了添加read groups和标记duplicates,这是GATK推荐的步骤。你可能需要调整这个流程来适应你的数据和问题。

你还需要安装GATK和其他工具才能运行这个流程。GATK是一个命令行工具,可以在Linux和MacOS上运行。如果你用的是Windows,你可能需要安装一个Linux子系统或者使用Docker。