教程 | [下篇] 規(guī)暮胶瘢化物種同源基因分析 - orthofinder

寫在前面

兩個(gè)月前,我推送了一個(gè)師妹的投稿锰蓬,介紹了orthofinder軟件的應(yīng)用場(chǎng)景和具體安裝幔睬,屬于上篇。有上便有下芹扭,評(píng)論區(qū)和后臺(tái)看到不少朋友在催更下篇麻顶。今天即推出,主要內(nèi)容即:

  • 軟件的使用
  • 結(jié)果的解讀

運(yùn)行

準(zhǔn)備文件

#在一個(gè)合適的路徑舱卡,創(chuàng)建個(gè)人工作文件辅肾;
 mkdir test && cd test 

準(zhǔn)備所需物種的蛋白文件
統(tǒng)一后綴為(.pep/.fasta/.fa/.faa/.fas 均是Orthofinder可以識(shí)別的后綴)
注意:如果基因組具有可變剪切轉(zhuǎn)錄本,需要提取最長轉(zhuǎn)錄本進(jìn)行(TBtools可)


運(yùn)行主程序

#暫時(shí)退至上一層目錄
cd ..
#運(yùn)行主程序
orthofinder -f test/  -M msa   -a 40  
#非conda安裝,主程序運(yùn)行使用orthofinder.py 

可見用到的參數(shù)并不多轮锥,正是Orthofinder使用簡單的原因矫钓。
主要用到相關(guān)參數(shù)介紹:

#-a 分析所用到的線程
#-f 指定文件夾(存放我們所有物種的序列) 
#-M 推斷基因樹的方法 可選:msa 和 dendroblast (默認(rèn) dendroblast)
dendroblast不依賴多序列比對(duì),基于Blast評(píng)分方法聚類的方法舍杜,更節(jié)約時(shí)間新娜。但相對(duì)多序列比對(duì)(msa)還是準(zhǔn)確性差一點(diǎn)。
#-S 序列比對(duì)的方法 可選:Diamond 和 blast (默認(rèn)Diamond)
diamond相對(duì)于blast比對(duì)速度更快既绩,準(zhǔn)確性也有保證
#-T 建樹的方法 可選:fasttree, raxml, raxml-ng, iqtree (默認(rèn)fasttree)
建樹的精準(zhǔn)度/耗時(shí) raxml > iqtree > fastree; 
如果追求更高的精準(zhǔn)度可以使用 iqtree概龄。
# 此處應(yīng)有誤,最準(zhǔn)確應(yīng)該是raxml饲握,也是最慢的 - CJ

結(jié)果解讀

#進(jìn)入運(yùn)行路徑
cd test
#可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生了 OrthoFinder/Results_Jun12
cd OrthoFinder/Results_Jun12
ls -1tr #查看結(jié)果文件

進(jìn)入結(jié)果文件查看私杜,主要包含以下文件夾情況。

  • Orthogroup_Sequences 該文件夾包含了每個(gè)同源基因集合救欧,各物種的同源基因序列衰粹。
  • Orthogroups 同源組信息的目錄
Orthogroups.GeneCount.tsv #每個(gè)物種在每個(gè)同源基因集合所具有的基因數(shù)目
Orthogroups.tsv #每個(gè)物種在每個(gè)同源基因集合的基因ID
Orthogroups_UnassignedGenes.tsv #每個(gè)物種在每個(gè)同源基因集合的基因ID(包括未分配同源組的基因)
Orthogroups.txt #OrthoMCL的輸出格式
Orthogroups_SingleCopyOrthologues.txt #單拷貝的同源基因集合
  • Single_Copy_Orthologue_Sequences 該文件包含了單拷貝的直系同源基因核酸序列。后續(xù)需要若需要構(gòu)建時(shí)間分歧進(jìn)化樹笆怠,使用的序列铝耻。
  • MultipleSequenceAlignments 多序列比對(duì)的文件。
  • WorkingDirectory 運(yùn)行程序的文件夾骑疆。
  • Species_Tree 物種樹文件夾
Orthogroups_for_concatenated_alignment.txt #構(gòu)建進(jìn)化樹所用到的同源基因集合
SpeciesTree_rooted.txt #有根物種樹文件
SpeciesTree_rooted_node_labels.txt
#具有Node信息的樹文件田篇;導(dǎo)進(jìn)查看樹文件的軟件即可,大致了解到物種關(guān)系箍铭。
  • Phylogenetic_Hierarchical_Orthogroups 輸出文件以 N0.tsv泊柬,N1.txt,N2.tsv诈火,… 為格式兽赁。分別指以物種樹 N0,N1,N2刀崖,… 節(jié)點(diǎn)為標(biāo)準(zhǔn)推斷出的Hierarchical Orthogroups(不考慮基因復(fù)制惊科,從古老祖先進(jìn)化的一組直系同源基因)。
  • Orthologues
cd Orthologues
#Orthologues_Athaliana
#Orthologues_Slycopersicum
#Orthologues_Csinensis
#Orthologues_Vvinifera
###
cd Orthologues_Athaliana
#Athaliana__v__Csinensis.tsv
#Athaliana__v__Slycopersicum.tsv
#Athaliana__v__Vvinifera.tsv

進(jìn)入該目錄亮钦,可以具有各物種的子目錄馆截。子目錄內(nèi)又包括了兩個(gè)物種間的同源基因集合比較的文件。

  • Gene_Trees 該文件存放同源基因樹蜂莉。
  • Resolved_Gene_Trees 該文件存放重定根的同源基因樹蜡娶。
  • Gene_Duplication_Events 統(tǒng)計(jì)支持度大于50%的復(fù)制事件,支持度是指復(fù)制后兩個(gè)基因副本未被丟失的比例映穗。
SpeciesTree_Gene_Duplications_0.5_Support.txt #物種的分支上具有基因復(fù)制事件的數(shù)量(50%支持度的)展示如下圖
Duplications.tsv #列出復(fù)制事件具體情況
  • Comparative_Genomics_Statistics 該目錄主要包括了基因組比較的統(tǒng)計(jì)
Statistics_PerSpecies.tsv #統(tǒng)計(jì)每個(gè)物種的情況
Statistics_Overall.tsv #基于同源基因集合(Orthogroups)統(tǒng)計(jì)情況
Orthogroups_SpeciesOverlaps.tsv #物種間共享的同源基因集合
OrthologuesStats_one-to-one.tsv #物種對(duì)間一一對(duì)應(yīng)的直系同源基因數(shù)量
OrthologuesStats_one-to-many.tsv #物種對(duì)間多對(duì)一的直系同源基因數(shù)量
OrthologuesStats_many-to-one.tsv #物種對(duì)間一對(duì)多的直系同源基因數(shù)量
OrthologuesStats_many-to-many.tsv #物種對(duì)間多對(duì)多的直系同源基因(在物種形成后的基因復(fù)制事件)
OrthologuesStats_Totals.tsv #包括多重性的每個(gè)物種對(duì)的直系同源基因總數(shù)(即上述數(shù)量的總和)
Duplications_per_Species_Tree_Node.tsv #物種樹每個(gè)分支發(fā)生的復(fù)制次數(shù)
Duplications_per_Orthogroup.tsv  #每個(gè)物種對(duì)共享的同源群數(shù)目
  • Log.txt 記錄文件~
  • Citation.txt 引用信息~

寫在最后

Emmm窖张,這位師妹整體進(jìn)步速度還不錯(cuò),應(yīng)該也是差不多研二轉(zhuǎn)生信數(shù)據(jù)分析蚁滋,研三畢業(yè)時(shí)已經(jīng)可以獨(dú)立完成植物基因組項(xiàng)目宿接,也是其畢業(yè)論文。今天的稿件辕录,我壓了兩個(gè)月睦霎,主要原因是一直找不到時(shí)間排版。碰巧這會(huì)在測(cè)試過幾天培訓(xùn)的虛擬機(jī)踏拜。有時(shí)候碎赢,最難的是在限定的計(jì)算資源下,完成一些原本應(yīng)該是高占用資源的項(xiàng)目速梗,比如基因組組裝。
Anyway襟齿,稿件終于還是放出來了姻锁。前面跟師妹還約了另外的稿件,感興趣的朋友猜欺,就等著吧位隶。

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市开皿,隨后出現(xiàn)的幾起案子涧黄,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖赋荆,帶你破解...
    沈念sama閱讀 218,607評(píng)論 6 507
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件笋妥,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異,居然都是意外死亡窄潭,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)春宣,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 93,239評(píng)論 3 395
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人月帝,你說我怎么就攤上這事躏惋。” “怎么了嚷辅?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 164,960評(píng)論 0 355
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵簿姨,是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我簸搞,道長款熬,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,750評(píng)論 1 294
  • 正文 為了忘掉前任攘乒,我火速辦了婚禮贤牛,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘则酝。我一直安慰自己殉簸,他們只是感情好,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 67,764評(píng)論 6 392
  • 文/花漫 我一把揭開白布沽讹。 她就那樣靜靜地躺著般卑,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪爽雄。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上蝠检,一...
    開封第一講書人閱讀 51,604評(píng)論 1 305
  • 那天,我揣著相機(jī)與錄音挚瘟,去河邊找鬼叹谁。 笑死,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛乘盖,可吹牛的內(nèi)容都是我干的焰檩。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 40,347評(píng)論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼订框,長吁一口氣:“原來是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼析苫!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起穿扳,我...
    開封第一講書人閱讀 39,253評(píng)論 0 276
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤衩侥,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個(gè)月后矛物,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體茫死,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,702評(píng)論 1 315
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,893評(píng)論 3 336
  • 正文 我和宋清朗相戀三年泽谨,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了璧榄。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片特漩。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 40,015評(píng)論 1 348
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖骨杂,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出涂身,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤搓蚪,帶...
    沈念sama閱讀 35,734評(píng)論 5 346
  • 正文 年R本政府宣布蛤售,位于F島的核電站妒潭,受9級(jí)特大地震影響悴能,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜雳灾,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,352評(píng)論 3 330
  • 文/蒙蒙 一漠酿、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧谎亩,春花似錦炒嘲、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,934評(píng)論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至阱持,卻和暖如春夭拌,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背衷咽。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 33,052評(píng)論 1 270
  • 我被黑心中介騙來泰國打工鸽扁, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人兵罢。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 48,216評(píng)論 3 371
  • 正文 我出身青樓献烦,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親卖词。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 44,969評(píng)論 2 355

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容