macでインフォマティクスmacでインフォマティクススマートフォン用の表示で見るmacでインフォマティクスNGS関連のインフォマティクス情報についてまとめています。pipelinePos最近の全ゲノムシーケンシング(WGS)技術のコストの低下は、様々な原核生物のシーケンシングの増加をもたらした。このプロセスには、品質管理チェックや前処理対策、新規アセンブリおよび/またはリファレンスベースアセンブリ、マニュアル改良の有無にかかわらず自動アノテーション、ギャップ充填などの方法によるゲノム品質の向上が含まれる。al、2012)を達成するために、現在、様々なソフトウェアが利用可能である。ここでは、最小限のプログラミング技術しか必要としない原核生物ゲノム用のユーザーフレンドリーなゲノミクスソフトウェアパイプラインであるMyProを紹介する。パイプラインは、品質管理と前処理ツール、デノボアセンブラ、contigインテグレーションソフトウェア、アノテーションとリファレンスベースアセンブリのツールで構成されている。toolsを使う)、ゲノムアノテーションを行うよう設計されている。al、2006)(pubmed)にインストールおよび設定されており、MyProのAssembleモジュール内で複数のアセンブリを作成できる。5つのアセンブラのほとんどは、de-Bruijnグラフベースのアルゴリズムを使用している。これらのアルゴリズムは、k-merパラメータに大きく依存している。Fastq形式のシーケンシングデータを入力した後、VelvetOptimiserを使用して最初に0.6から0.9までのk-merのパラメータスイープを実行する。最適なk-merは、最も高いN50コンティグの長さに対して自動的に選択され、このk-merはAbyssおよびSOAPdenovoアセンブリに使用される。ペアエンドリードの場合、VelvetOptimiserはインサートサイズとその標準偏差を推定し、後で使用するためにMyProに保存する。77のk-mer長が設定される。250bp以上のリード長では21,33,55,77,99および127のk-mer長が設定される。Edenaはオーバラップレイアウトに基づいたアセンブリを行うため、k-merの代わりに最小オーバラップサイズ(m)を必要とする。mの値はリード長の半分に設定され、リード長まで徐々に増加する。最適なmは、最も高いN50コンティグの長さに対して自動的に選択され、対応するアセンブリはEdenaアセンブリとして保持される。al、2009)によって入力リードがマッピングされる。アライメント率はアセンブリを評価するために使用される。高品質のコンティグを提供し、可能性のある汚染配列を除去するために、100アライメント未満のコンティグは除去され、コンティグ数、最も長いコンティグ長、N50および全ゲノムサイズなどの基本的なアセンブリ統計がレポートされる。Liao、2013)を使用してAssembleモジュールによって生成されたアセンブリを統合することにより優れたアセンブリを提供する。自動化されたパイプラインでは、アセンブリ統計に基づくワーストのアセンブリは、Integrateモジュールを実行する前に削除される。ユーザーは5つのアセンブリの中から選択することも、他のアセンブリを統合に追加することもできる。論文当時のデータ)を使用して増強した。MyPro(Annotate.py)はCISAアセンブリに自動的にアノテーションを付けるが、ユーザーはフォルダに配置された他のアセンブリにアノテーションを付けることもできる。3つの主要なモジュールに加えて、MyProは、前処理、exploration(以後、探索)、およびpost-assemblyのための機能を提供する。特定のゲノムサイズの前処理では、MyPro(Preprocess.py)はクオリティトリミングを実行し、入力リードを所望のカバレッジデプス(デフォルト100×)にサブサンプルする。al、2012)によるアセンブリの外観検査を可能にする。Stoye、2010)を使い、関連したリファレンスを用いコンティグを順序付け、不一致コンティグを見つける。MyPro(Postassemble.py)は、コンティグとリードの両方をセットを使用してポストアセンブルを行う。bp以上)はマージされる。マージされたコンティグ上のSOAP2によってマッピングされないリードは、Edenaにより様々なmを使用してアセンブルされたローカルアセンブリは、2つのコンティグをブリッジするために使用される。51%)でゲノムアセンブリを行った。公開されているシーケンシングリードをダウンロードし、MyProによって分析した(詳細は補足データを参照)。al、2013)によって評価されたアセンブリ結果は、MyProがアセンブリ精度とアノテーション精度の連続性に関して高品質の注釈付きアセンブリを生成したことを示している。これらの株については、データの質を維持するために500bp未満のコンティグは捨てられた。MyPro(AutoRun.py)(表2)によってデノボアセンブリされた10の口内ストレプトコッカス株についても評価された。利用可能なリファレンスゲノムを有する口内連鎖球菌株およびリファレンスゲノムがない株に関して、MyProはデノボアセンブリツールおよびコンティグインテグレーションソフトウェア(CISA)より一貫して優れたN50またはコンティグ数を示した。DocumentリンクMyproに関するツイート。PCにovaファイルをインポートする。起動前に、設定からCPUやメモリなどをチューニングしておく。ここではメモリ8GB、CPU数は写真では12となっているが4とした。立ち上げ、端末エミュレータを起動する。DockにはTabletとfastqcのショートカットも準備されている。端末にコマンドを打ち込むことで実行する。1、データをエミュレータにコピーする。2、端末を立ち上げ、作業ディレクトリを作成する。~/test3、前処理。クオリティトリミングを行う。5000000ジョブが終わるとtrimmed_pair1.fqとtrimmed_pair2.fqができる。OSをエミュレーションしてランしている上に重たいパイプラインを走らせるので、ジョブが終わるまでにはかなりの時間がかかる(*1)。ランが終わると複数のサブディレクトリができる。step--5、r2catを立ち上げ、同一、またはよく似たリファレンスのゲノムと比較する。~/Desktop/r2cat.jar結果をソートする。unmatchとsortしたcontigをそれぞれ出力する。pair2.fqジョブが終わると、ランディレクトリにBridged.xxx,faファイルが出力される。50xリードの解析に2日ほどかかった。IBS2019-10-05VT注目記事はてなブログをはじめよう!kazumaxneoさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。