2020.12.03丨全长转录组之基因和转录本鉴定

折叠转录本
- 分析目的：基于基因组比对结果，将相似的多转录本折叠成单个转录本（去冗余）
- PacBio分析软件：
  - TAMA：https://github.com/GenomeRIK/tama
    - TAMA简介
      - TAMA（T ranscriptome A nnotation by M odular A lgorithms 是一款设计用于处理 Iso Seq 数据和其他长 reads 转录本数据，该软件 2019 年在预印本在线期刊（ bioRxiv ）发表。
        Illuminating the dark side of the human transcriptome with TAMA Iso Seq analysis：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/780015v1
      - 三个主要应用：
        
        1 TAMA Collapse （折叠冗余转录本
        
        2 TAMA Merge
        
        3 TAMA GO
    - 下载：
      - git clone https://github.com/GenomeRIK/tama
    - 安装：直接使用，无需编译
    - 依赖环境：Python2、Biopython
    - 使用命令：
      - python /path-to-tama/tama_collapse.py -b BAM -s flnc.fasta.sorted.bam -f hg38.fa -x no_cap -e longest_ends -p isoform > tama.collapse.log
      - 参数说明
    - 结果展示
      - 文件
      - 正链基因，右边相同，左边折叠；负链基因，左边相同，右边折叠
  - cDNA_Cupcake：https://github.com/Magdoll/cDNA_Cupcake
    - 简介：
      - cDNA_Cupcake是用于分析测序数据的 Python 和 R 脚本的集合，主要用于 cDNA
      - 典型应用：
        
        1 折叠转录本；
        
        2 合并多样本结果
        
        3 饱和度曲线
        
        4 鉴定融合基因
    - 下载：
      - git clone https://github.com/Magdoll/cDNA_Cupcake.git
    - 安装：
      - cd cDNA_Cupcake
      - git checkout origin/Py2_v8.7.x
      - python setup.py build
      - python setup.py install
    - 使用命令：
      - python /path to cDNA_Cupcake/cupcake/tofu/collapse_isoforms_by_sam.py
      - --input flnc.fasta s flnc.fasta.sorted.sam
      - --min coverage 0.99 min identity 0.95
      - --max_5_diff 1000 max_3_diff 100
      - -o prefix
      - 参数说明：
    - 结果展示：
      - 结果文件
基因/转录本鉴定
- SQANTI3：https://github.com/ConesaLab/SQANTI3
  Corrigendum: SQANTI: extensive characterization of long read transcript sequences for quality control in full length transcriptome identification and quantification：https://genome.cshlp.org/content/28/7/1096
  - 简介：
    - SQANTI3是SQANTI 工具（发布）的最新版本，该工具合并 SQANT 1 和 SQANTI2 中的功能并添加新的功能，用于全长转录本的深度表征。
    - 主要应用：
      - 1 sqanti3_qc.py （执行转录本的深度表征
      - 2 sqanti3_RulesFilter.py （基于机器学习算法过滤假阳性转录本
  - 下载：
    - git clone https://github.com/ConesaLab/SQANTI3.git
  - 安装：
    - 1 export PATH=$HOME/anacondaPy37/bin:$PATH
    - 2 conda update conda
    - 3 cd SQANTI3
    - 4 conda env create f SQANTI3.conda_env.yml
    - 5 wget http://hgdownload.cse.ucsc.edu/admin/exe/linux.x86_64/gtfToGenePred P
  - 使用命令：
    - ## step1: qc
      - export PATH=/local_data1/rna_training/liwei/software/anaconda3/bin:$PATH
      - export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/local_data1/rna_training/liwei/software/cDNA_Cupcake-9.1.1/sequence/
      - export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/local_data1/rna_training/liwei/software/cDNA_Cupcake-9.1.1/
      - source activate SQANTI3.env
      - python /local_data1/rna_training/liwei/software/SQANTI3/sqanti3_qc.py
      - test_chr13_seqs.fasta Homo_sapiens.GRCh38.86.chr13.gtf Homo_sapiens.GRCh38.dna.chromosome.13.fa
      - --fl_count chr13_FL.abundances.txt -o Sample
      - 参数说明
    - ## step2: filter
      - export PATH=/local_data1/rna_training/liwei/software/anaconda3/bin:$PATH
      - export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/local_data1/rna_training/liwei/software/cDNA_Cupcake-9.1.1/sequence/
      - export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/local_data1/rna_training/liwei/software/cDNA_Cupcake-9.1.1/
      - source activate SQANTI3.env
      - python /local_data1/rna_training/liwei/software/SQANTI3/sqanti3_RulesFilter.py
      - Sample_classification.txt Sample_corrected.faa Sample_corrected.gtf
      - 参数说明
  - 结果展示：
    - 结果文件
      https://github.com/ConesaLab/SQANTI3
- TAPIS：https://bitbucket.org/comp_bio/tapis/src/master/（没有更新，存在bug不推荐）
实操分析
- SQANTI3测试数据（example文件夹）
  - 文件
- 补充：SQANTI3 sqanti3_qc.py ）分析的第一个输入文件来源于 collapse 之后的结果（ gmap.collapsed.rep.fa

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