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      使用OrthoFinder進行直系同源基因分析

       生物_醫(yī)藥_科研 2019-02-18

      談?wù)摰街毕低椿蚍治龅臅r候,大部分教程都是介紹OrthoMCL,這是2003年發(fā)表的一個工具,目前的引用次數(shù)已經(jīng)達到了3000多,但這個軟件似乎在2013年之后就不在更新,而且安裝時還需要用到MySQL(GitHub上有人嘗試從MySQL轉(zhuǎn)到sqlite)。

      而OrthoFinder則是2015年出現(xiàn)的軟件,目前已有400多引用。該軟件持續(xù)更新,安裝更加友好,因此我決定使用它來做直系同源基因的相關(guān)分析。

      OrthoFinder能做什么?

      OrthoFinder: solving fundamental biases in whole genome comparisons dramatically improves orthogroup inference accuracy提到,它的優(yōu)點就是比其他的直系同源基因組的推斷軟件準(zhǔn)確,并且速度還快。

      此外他還能分析所提供物種的系統(tǒng)發(fā)育樹,將基因樹中的基因重復(fù)事件映射到物種樹的分支上,還提供了一些比較基因組學(xué)中的統(tǒng)計結(jié)果。

      OrthoFinder的分析過程

      OrthoFinder的分析過程分為如下幾步:

      1. BLAST all-vs-all搜索。使用BLASTP以evalue=10e-3進行搜索,尋找潛在的同源基因。(除了BLAST, 還可以選擇DIAMOND和MMSeq2)

      2. 基于基因長度和系統(tǒng)發(fā)育距離對BLAST bit得分進行標(biāo)準(zhǔn)化。

      3. 使用RBNHs確定同源組序列性相似度的閾值

      4. 構(gòu)建直系同源組圖(orthogroup graph),用作MCL的輸入

      5. 使用MCL對基因進行聚類,劃分直系同源組

      OrthoFinder2在OrthoFinder的基礎(chǔ)上增加了物種系統(tǒng)發(fā)育樹的構(gòu)建,流程如下

      1. 為每個直系同源組構(gòu)建基因系統(tǒng)發(fā)育樹

      2. 使用STAG算法從無根基因樹上構(gòu)建無根物種樹

      3. 使用STRIDE算法構(gòu)建有根物種樹

      4. 有根物種樹進一步輔助構(gòu)建有根基因樹

      基于Duplication-Loss-Coalescent 模型,有根基因樹可以用來推斷物種形成和基因復(fù)制事件,最后記錄在統(tǒng)計信息中。

      軟件使用

      在解壓縮的OrthoFinder文件目錄下(安裝見最后)有一個 ExampleData, 里面就是用于測試的數(shù)據(jù)集。

      1. orthofinder -f ExampleData -S mmseqs

      2. # -f 指定文件夾

      3. # -S 指定序列搜索程序,有blast, mmseqs, blast_gz, diamond可用

      OrthoFinder的基本使用就是如此簡單,而且最終效果也基本符合需求。

      如果你想根據(jù)多序列聯(lián)配(MSA)結(jié)果按照極大似然法構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹,那么你需要加上 -M msa。這樣結(jié)果會更加準(zhǔn)確,但是代價就是運行時間會更久,這是因為 OrthoFinder要做10,000 - 20,000個基因樹的推斷。

      OrthoFinder默認(rèn)用mafft進行多序列聯(lián)配,用fasttree進行進化樹推斷。多序列聯(lián)配軟件還支持muscle, 進化樹推斷軟件還支持iqtree, raxml-ng, raxml。例如參數(shù)可以設(shè)置為 -M msa-A mafft-T raxml.

      并行化參數(shù): -t參數(shù)指定序列搜索時的線程數(shù), -a指的是序列搜索后分析的CPU數(shù)。

      軟件細(xì)節(jié)

      OrthoFinder提供了 config.json可以調(diào)整不同軟件的參數(shù),如下是BLASTP。

      OrthoFinder默認(rèn)使用 DendroBLAST發(fā)育樹,也就是根據(jù)序列相似度推斷進化關(guān)系。這是作者推薦的方法,在損失部分準(zhǔn)確性的前提下提高了運算效率。當(dāng)然你可以用 -M msa從多序列比對的基礎(chǔ)上進行基因樹構(gòu)建。如果你先用了默認(rèn)的 DendroBLAST,想測試下傳統(tǒng)的MSA方法,那么也不需要重頭運行,因為有一個 -b參數(shù)可以在復(fù)用之前的比對結(jié)果。

      在物種發(fā)育樹的推斷上,OrthoFinder使用STAG算法,利用所有進行構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)育樹,而非單拷貝基因。此外當(dāng)使用MSA方法進行系統(tǒng)發(fā)育樹推斷時,OrthoFinder為了保證有足夠多的基因(大于100)用于分析,除了使用單拷貝基因外,還會挑選大部分是單拷貝基因的直系同源組。這些直系同源組的基因前后相連,用空缺字符表示缺失的基因,如果某一列存在多余50%的空缺字符,那么該列被剔除。最后基于用戶指定的建樹軟件進行系統(tǒng)發(fā)育樹構(gòu)建。結(jié)果在'WorkingDirectory/SpeciesTree_unrooted.txt'

      使用STRIDE算法從無根樹中推斷出有根樹, 結(jié)果就是'SpeciesTree_rooted.txt'.

      結(jié)果文件

      運行結(jié)束后,會在 ExampleData里多出一個文件夾, Results_Feb14, 其中Feb14是我運行的日期

      直系同源組相關(guān)結(jié)果文件,將不同的直系同源基因進行分組

      • Orthogroups.csv:用制表符分隔的文件,每一行是直系同源基因組對應(yīng)的基因。

      • Orthogroups.txt: 類似于Orthogroups.csv,只不過是OrhtoMCL的輸出格式

      • Orthogroups_UnassignedGenes.csv: 格式同Orthogroups.csv,只不過是物種特異性的基因

      • Orthogroups.GeneCount.csv:格式同Orthogroups.csv, 只不過不再是基因名信息,而是以基因數(shù)。

      直系同源相關(guān)文件,分析每個直系同源基因組里的直系同源基因之間關(guān)系,結(jié)果會在 Orthologues_Feb14文件夾下,其中 Feb14是日期

      • Gene_Trees: 每個直系同源基因基因組里的基因樹

      • ReconGeneTrees:使用OrthoFinder duplication-loss coalescent 模型進行發(fā)育樹推斷

      • PotentialRootedSpecies_Trees: 可能的有根物種樹

      • SpeciesTree_rooted.txt: 從所有包含STAG支持的直系同源組推斷的STAG物種樹

      • SpeciesTreerootednode_labels.txt: 同上,只不過多了一個標(biāo)簽信息,用于解釋基因重復(fù)數(shù)據(jù)。

      比較基因組學(xué)的相關(guān)結(jié)果文件:

      • Orthogroups_SpeciesOverlaps.csv: 不同物種間的同源基因的交集

      • SingleCopyOrthogroups.txt: 單基因拷貝組的編號

      • Statistics_Overall.csv:總體統(tǒng)計信息

      • Statistics_PerSpecies.csv:分物種統(tǒng)計信息

      STAG是一種從所有基因推測物種樹的算法,不同于使用單拷貝的直系同源基因進行進化樹構(gòu)建。

      一些重要概念:

      • Species-specific orthogroup: 一個僅來源于一個物種的直系同源組

      • Single-copy orthogroup: 在直系同源組中,每個物種里面只有一個基因。我們會用單拷貝直系同源組里的基因推斷物種樹以及其他數(shù)據(jù)分析。

      • Unassigned gene: 無法和其他基因進行聚類的基因。

      • G50和O50,指的是當(dāng)你直系同源組按照基因數(shù)從大到小進行排列,然后累加,當(dāng)加入某個組后,累計基因數(shù)大于50%的總基因數(shù),那么所需要的直系同源組的數(shù)目就是O50,該組的基因樹就是G50.

      Orthogroups, Orthologs 和 Paralogs 這三個概念推薦看圖理解。

      如何安裝?

      最快的方法

      OrthoFinder可以通過conda安裝,建議為它新建一個虛擬環(huán)境

      1. conda create -n orthofinder orthofinder=2.2.7

      如果你愿意折騰

      你先得安裝它的三個依賴工具: MCL, FastME, DIAMOND/MMseqs2/BLAST+

      MCL有兩種安裝方式,最簡單的就是用 sudo pat-getinstall mcl, 但是對于大部分人可能沒有root權(quán)限,因此這里用源代碼編譯。http:///mcl/

      1. wget https://www.micans.org/mcl/src/mcl-latest.tar.gz

      2. tar xf mcl-latest.tar.gz

      3. cd mcl-14.137

      4. ./configure --prefix=~/opt/biosoft/mcl-14.137

      5. make -j 20 && make install

      之后是MMseqs2, 一個蛋白搜索和聚類工具集,相關(guān)文章發(fā)表在NBT, NC上。GitHub地址為https://github.com/soedinglab/MMseqs2

      1. wget https://github.com/soedinglab/MMseqs2/releases/download/3-be8f6/MMseqs2-Linux-AVX2.tar.gz

      2. tar xzf MMseqs2-Linux-AVX2.tar.gz

      3. mv mmseqs2 ~/opt/biosoft/

      最后安裝FastME, 這是一個基于距離的系統(tǒng)發(fā)育樹推斷軟件。在http://www./fastme/binaries.php下載,上傳到服務(wù)器

      1. tar xf fastme-2.1.5.tar.gz

      2. cd fastme-2.1.5

      3. ./configure --prefix=/opt/biosoft/fastme-2.1.5

      4. make && make install

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