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使用bedtools进行gwas基因注释

大家好,我是邓飞。

昨天推荐了一个GWAS培训,大家热情很高,没有看到的小伙伴快来了解一波:GWAS分析先做后学

今天我把之前的GWAS教程更新了一般,工作量太大了,还没有搞完。我用Typora重新编辑了一下,界面美观多了,有增加了一些内容,明天下午做好之后会发个公众号,让大家领取,敬请期待呀!

今天介绍一下GWAS分析中注释的方法,我们知道,GWAS分析找到显著性SNP后,需要注释,才能找到候选的基因。

什么是注释呢?

我们知道,GWAS的依据是snp与控制性状的基因处于LD状态,所以,我们才能推断显著性的SNP附近的基因是影响性状的候选基因。那么这个附近如何确定呢?

1,最简单的方法,只看基因上的SNP显著位点,这个准确性是最高的,我们知道SNP有染色体和物理位置,而注释基因gff文件,也有基因的染色体和物理位置区间,我们就可以通过查看得到显著SNP所在的基因。当然,这种方法得到的候选基因最少,因为本来显著的SNP就比较少,而处在基因上的就更少了。这种方法也没有必要,因为显著SNP往往处于Block,强连锁,所以显著SNP附近的基因都有可能是候选基因。,

2,最直接的方法,把显著性的SNP,取LD的半衰期比如50kb,选择上下游50kb作为候选区间,然后和gff文件比对,处在这个区间内的基因,都是候选基因。这种方法,操作简单,但是不是每个染色体每个区段的LD都是50kb,因为我们算的是真个基因组的平均半衰期。

3,最准确的方法,根据每个显著SNP,计算他附近的LD值,选择一定的值把所有相关的SNP都找到,作为其上下游区间,比如下图把基因处于LDblock的snp都提取出来,和gff文件合并。但是这种方法过于复杂。

一般操作中,我们使用最直接的方法,比如选择上下游50k的作为区间。

这里介绍bedtools,他有个强大的功能,merge和intersect,把区间合并,然后和gff计算交集。下面介绍一下用法。

1. bedtools软件介绍

软件github地址:https://github.com/arq5x/bedtools2/

比较好的介绍文档:https://www.jieandze1314.com/post/cnposts/151/

总的来说,bedtools实用工具是一把瑞士军刀,用于广泛的基因组学分析任务。最广泛使用的工具支持基因组算法:即基因组集合论。例如,bedtools允许人们以广泛使用的基因组文件格式(如BAM、BED、GFF/GTF、VCF)从多个文件中交叉、合并、计数、补充和混洗基因组间隔。

虽然每个单独的工具都设计用于执行相对简单的任务(例如,交叉两个间隔文件),但通过在UNIX命令行上组合多个bedtools操作,可以进行相当复杂的分析。

2. bedtools软件安装

软件下载最新版:https://github.com/arq5x/bedtools2/releases/tag/v2.30.0

 wget https://github.com/arq5x/bedtools2/releases/download/v2.30.0/bedtools-2.30.0.tar.gz

文件:bedtools-2.30.0.tar.gz

解压,进入文件夹,安装:

tar zxvf bedtools-2.30.0.tar.gz
cd bedtools2
make

将bin文件夹的内容,copy到~/bin一份。这样可以直接调用了。

测试安装成功:

$ bedtools
bedtools is a powerful toolset for genome arithmetic.

Version:   v2.30.0
About:     developed in the quinlanlab.org and by many contributors worldwide.
Docs:      http://bedtools.readthedocs.io/
Code:      https://github.com/arq5x/bedtools2
Mail:      https://groups.google.com/forum/#!forum/bedtools-discuss

Usage:     bedtools <subcommand> [options]

3. 交集常用方法

这里,我们构建一个A.ped和B.ped。注意,分隔符为tab键。数据为三列:染色体,起始位置,终止位置。摸你的数据,和上图的结构一致。

「A.ped文件:」

$ cat A.ped
chr1 10 20
chr1 30 40
chr1 80 90

「B.ped文件:」

$ cat B.ped
chr1 1 14
chr1 17 19
chr1 45 82
chr1 88 93

3.1 默认交集

命令:

bedtools intersect -a A.ped -b B.ped

  • intersect,是交集
  • -a,第一个ped文件
  • -b,第二个ped文件

结果如下:

  • 第一个重复区段是10~14
  • 第二个重复区间是17~19
  • 第三个重复区间是80~82
  • 第四个重复区间是88~90
$ bedtools intersect -a A.ped -b B.ped
chr1 10 14
chr1 17 19
chr1 80 82
chr1 88 90

3.2 计算A中有B有交叉的区间

结果输出时,加上参数-wa,返回的是A中的结果:

包含着染色体位置的两个文件,分别记为A文件和B文件。求A文件中哪些染色体位置是与文件B中的染色体位置有overlap.

$ bedtools intersect -a A.ped -b B.ped -wa
chr1 10 20
chr1 10 20
chr1 80 90
chr1 80 90

3.3 计算B中有A有交叉的区间

包含着染色体位置的两个文件,分别记为A文件和B文件。求A文件中染色体位置与文件B中染色体位置的交集,以及对应的文件B中的染色体位置.

结果输出时,加上参数-wb,返回B的结果:

$ bedtools intersect -a A.ped -b B.ped -wb
chr1 10 14 chr1 1 14
chr1 17 19 chr1 17 19
chr1 80 82 chr1 45 82
chr1 88 90 chr1 88 93

3.4 交集中,有的话返回B,没有返回占位符

包含着染色体位置的两个文件,分别记为A文件和B文件。求对于A文件的染色体位置是否与文件B中的染色体位置有交集。如果有交集,分别输入A文件的染色体位置和B文件的染色体位置;如果没有交集,输入A文件的染色体位置并以'. -1 -1'补齐文件。

$ bedtools intersect -a A.ped -b B.ped -loj
chr1 10 20 chr1 1 14
chr1 10 20 chr1 17 19
chr1 30 40 . -1 -1
chr1 80 90 chr1 45 82
chr1 80 90 chr1 88 93

3.5 高阶用法1

包含着染色体位置的两个文件,分别记为A文件和B文件。对于A文件中染色体位置,如果和B文件中染色体位置有overlap,则输出在A文件中染色体位置和在B文件中染色体位置,以及overlap的长度.

$ bedtools intersect -a A.ped -b B.ped -wo
chr1 10 20 chr1 1 14 4
chr1 10 20 chr1 17 19 2
chr1 80 90 chr1 45 82 2
chr1 80 90 chr1 88 93 2

3.6 高阶用法2

包含着染色体位置的两个文件,分别记为A文件和B文件。对于A文件中染色体位置,如果和B文件中染色体位置有overlap,则输出在A文件中染色体位置和在B文件中染色体位置,以及overlap的长度;如果和B文件中染色体位置都没有overlap,则用'. -1-1'补齐文件

$ bedtools intersect -a A.ped -b B.ped -wao
chr1 10 20 chr1 1 14 4
chr1 10 20 chr1 17 19 2
chr1 30 40 . -1 -1 0
chr1 80 90 chr1 45 82 2
chr1 80 90 chr1 88 93 2

3.7 高阶用法3

包含着染色体位置的两个文件,分别记为A文件和B文件。对于A文件中染色体位置,输出在A文件中染色体位置和有多少B文件染色体位置与之有overlap.

$ bedtools intersect -a A.ped -b B.ped -c
chr1 10 20 2
chr1 30 40 0
chr1 80 90 2

3.8 高阶用法4

包含着染色体位置的两个文件,分别记为A文件和B文件。对于A文件中染色体位置,输出在A文件中染色体位置和与B文件染色体位置至少有X%的overlap的记录。

$ bedtools intersect -a A.ped -b B.ped -wa -wb -f 0.1
chr1 10 20 chr1 1 14
chr1 10 20 chr1 17 19
chr1 80 90 chr1 45 82
chr1 80 90 chr1 88 93


4. 显著snp上下游确定

参考:https://www.jianshu.com/p/905bf1f3a798

第一种:每个显著性位点,上下加100kb,为注释区间。

直接当测序密度较低时,基因组的覆盖度不够,得到的标记数据过少,标记之间的距离太大,无法构成LD block,这时可以分析师主观设定一个距离,如100k或更大,需要根据区间内基因的数目进行调整。当时这种方法的结果应该是最粗糙的。

第二种:每个显著性位点,上下加LD衰减一般的距离为注释区间 比如LD衰减图是50kb,那就上下加50kb

第三种:根据显著位点附件的LD decay

将大于0.6的block作为候选区间。

为了操作方便,我们使用LD衰减一般的距离为上下区间。

这里编写一个脚本,自动添加上下游确定区间。生成三列的数据:染色体,开始区间,结束区间

$ head snp_re_qujian_sort.txt
1 44459430 44461430
1 44459431 44461431
1 114533676 114535676
1 114570742 114572742
1 114574836 114576836
1 114575784 114577784
1 114583582 114585582
1 115319771 115321771
3 2266311 2268311
3 2433000 2435000


5. 将区间去重合并

bedtools merge -i snp_re_qujian_sort.txt >snp_qujian.bed
$ head snp_qujian.bed
1 44459430 44461431
1 114533676 114535676
1 114570742 114572742
1 114574836 114577784
1 114583582 114585582
1 115319771 115321771
3 2266311 2268311
3 2433000 2435000
3 2457627 2459627
3 2460582 2462582

6. 将下载的gff3,进行排序,然后与显著性区间进行合并

bedtools sort -chrThenSizeA -i aa.gff3.gz >t2.gff3
bedtools intersect -a t2.gff3 -b snp_qujian.bed -wa >re1.txt

这个re1.txt文件,即是注释的区间,可以从中挑选基因信息和其它信息。

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