使用宏基因组的方法快速鉴定新冠病毒SARS-CoV2
使用宏基因组的方法快速鉴定新冠病毒SARS-CoV2
一、如果不考虑成本,可以使用宏基因组测序的方法来快速鉴定新冠病毒SARS-CoV2,这种方法无需扩增、分析简单、准确度高。原理是直接将测序得到的序列数据与分类物种数据库比对,从而得到鉴定结果。本文使用centrifuge工具来进行物种(病毒)分类鉴定
二、 流程概览图如下,是不是很简单?
流程输入 |
SRR10971381_1.fastq.gz SRR10971381_2.fastq.gz
测试数据下载 使用NCBI官方工具sra-toolkit拆分成fastq.gz文件 fastq-dump SRR10971381 --split-3 --gzip 分析流程文件(可一键导入sliverworkspace运行)及报告文件,conda环境文件下载,导入操作 |
---|---|
运行环境 | docker image based on ubuntu21.04 Conda Mamba(默认使用清华源) ssh |
分析软件 |
- fastp=0.23.2 - fastqc=0.11.9 - multiqc=1.13 - centrifuge=1.0.4 pavian docker 镜像 |
输出结果 |
multiqc_report.html 测序数据trim前后质量数据 SRR10971381.clean.report.tsv 分类鉴定报告文件 SRR10971381.clean.result.tsv 分类鉴定统计结果 SRR10971381.kraken2.report.tsv kraken格式的鉴定报告格式,便于pavian用来图形化交互分析 Uploaded_sample_set-report.html pivian导出的报告 |
环境搭建: 为了快速完成环境搭建,节省95%以上时间。
本文使用docker + conda (mamba) 作为基础分析环境,镜像获取:docker/docker-compoes 的安装及镜像构建见《基于docker的生信基础环境镜像构建》,docker镜像基于ubuntu21.04构建,并安装有conda/mamba,ssh服务。并尝试初次运行时初始化安装所需软件下载所需文件(作为代价首次运行时间会较长,切需网络通畅),即实现自动初始化的分析流程。
备注:docker运行的操作系统,推荐为Linux,windows,macOS系统改下docker可能部分功能(网络)不能正常运行
# 拉取docker镜像
docker pull doujiangbaozi/sliverworkspace:latest# 查看docker 镜像
docker images
基础环境配置,docker-compose.yml 配置文件,可以根据需要自行修改调整
version: "3"
services:SarsCov2:image: doujiangbaozi/sliverworkspace:latestcontainer_name: SarsCov2volumes:- /media/sliver/Data/data:/opt/data:rw #挂载原始数据,放SC2目录下- /media/sliver/Manufacture/SC2/envs:/root/mambaforge-pypy3/envs:rw #挂载envs conda环境目录- /media/sliver/Manufacture/SC2/config:/opt/config:rw #挂载config conda配置文件目录- /media/sliver/Manufacture/SC2/ref:/opt/ref:rw #挂载reference目录- /media/sliver/Manufacture/SC2/result:/opt/result:rw #挂载中间文件和输出结果目录ports:- "9024:9024" #ssh连接端口可以按需修改environment:- TZ=Asia/Shanghai #设置时区- PS=20191124 #修改默认ssh密码- PT=9024 #修改默认ssh端口
基础环境运行
# docker-compose.yml 所在目录下运行
docker-compose up -d# 或者
docker-compose up -d -f /路径/docker-compose.yaml# 查看docker是否正常运行,docker-compose.yaml目录下运行
docker-compose ps# 或者
docker ps
docker 容器使用,类似于登录远程服务器
# 登录docker,使用的是ssh服务,可以本地或者远程部署使用
ssh root@192.168.6.6 -p9024# 看到如下,显示如下提示即正常登录
(base) root@SliverWorkstation:~#
三. 分析流程
变量设置:
#样本编号 export sn=SRR10971381 #数据输入目录 export data=/opt/data #数据输出、中间文件目录 export result=/opt/result #conda安装的环境目录 export envs=/root/mambaforge-pypy3/envs #设置可用线程数 export threads=8
数据简单过滤:
#conda检测环境是否存在,首次运行不存在创建该环境并安装软件 if [ ! -d "${envs}/qc" ]; thenmamba env create -f /opt/config/qc.yaml fisource activate qcmkdir -p ${result}/${sn}/clean mkdir -p ${result}/${sn}/qcfastqc ${data}/SC2/${sn}_1.fastq.gz ${data}/SC2/${sn}_2.fastq.gz -o ${result}/${sn}/qcfastp -w ${threads} -i ${data}/SC2/${sn}_1.fastq.gz -I ${data}/SC2/${sn}_2.fastq.gz \-o ${result}/${sn}/clean/${sn}_1_clean.fastq.gz -O ${result}/${sn}/clean/${sn}_2_clean.fastq.gz \-h ${result}/${sn}/qc/${sn}_fastp.html -j ${result}/${sn}/qc/${sn}_fastp.json fastqc ${result}/${sn}/clean/${sn}_1_clean.fastq.gz ${result}/${sn}/clean/${sn}_2_clean.fastq.gz \-o ${result}/${sn}/qcmultiqc ${result}/${sn}/qc/ -f -o ${result}/${sn}/qcconda deactivate
Centrifuge 对序列进行物种鉴定
#conda检测环境是否存在,首次运行不存在创建该环境并安装软件 if [ ! -d "${envs}/centrifuge" ]; thenmamba env create -f /opt/config/centrifuge.yaml fisource activate centrifugeif [ ! -f "/opt/ref/centrifuge-idx/hvc.4.cf" ]; thenmkdir -p /opt/ref/centrifuge-idxaria2c https://zenodo.org/record/3732127/files/h+v+c.tar.gz?download=1 -d /opt/ref/centrifuge-idxtar -zxvf /opt/ref/centrifuge-idx/h+v+c.tar.gz "/opt/ref/centrifuge-idx" ficentrifuge \-x /opt/ref/centrifuge-idx/hvc \-1 ${result}/${sn}/clean/${sn}_R1.fastq.gz \-2 ${result}/${sn}/clean/${sn}_R2.fastq.gz \--report-file ${result}/${sn}/${sn}.clean.report.tsv \-S ${result}/${sn}/${sn}.clean.result.tsv \-p ${threads}conda deactivate
Centrifuge输出结果转换为kraken格式,便于pavian交互式分析
source activate centrifugecentrifuge-kreport \-x /opt/ref/centrifuge-idx/hvc \${result}/${sn}/${sn}.clean.result.tsv > ${result}/${sn}/${sn}.kraken2.report.tsvconda deactivate
pavian docker运行,配置docker-compose.yaml如下
version: "3" services:pavian:image: florianbw/pavian:latestcontainer_name: pavianports:- "5000:80"
运行docker镜像:docker-compose.yaml文件相同目录下运行:
#运行docker镜像 docker-compose up -d#查看docker容器运行情况,docker-compose.yaml相同目录下运行 docker-compose ps#或者 docker ps
pavian容器运行起来之后,打开浏览器,地址栏输入http://localhost:5000,可以看到如下图:
点击右侧Browse按钮,上传输出文件SRR10971381.kraken2.report.tsv
点击左侧按钮可以看到图形化分析结果,比对上的16.2%;没比对上的83.8%
点击左侧Sample可以看到桑基图如下:Severe acute respiratory syndrome-related coronavirus 59.5k,结果很明显了。
可以点击左侧Generate HTML report导出该报告: Uploaded_sample_set-report.html
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