SyMap 설치 및 실행하기

SyMap은 university of arizona의 arizona genomics computational lab에서 개발한 프로그램으로

두 개 이상의 genome간의 synteny 분석을 하는데 사용되는 tool이다.

홈페이지 : http://www.agcol.arizona.edu/software/symap/index.html

Soderlund et al., 2006, SyMAP: A system for discovering and viewing syntenic regions of FPC maps, Genome Res. 16:1159-1168.

Soderlund et al., 2011, SyMAP v3.4: a turnkey synteny system with application to plant genomes, Nucleic Acids Res. 39(10):e68.

대부분의 synteny alignment 프로그램은 2개 이상의 genome을 지원하지 않는다. 

SyMap은 아래와 같이 Rice의 Chr1을 기준으로 양 옆으로  genome을 놓고 alignment 결과를 비교할 수 있다.

하지만 Chromosome 하나씩 골라서 비교를 하고 있기 때문에 genome 전체적인 synteny map을 보고싶다면 circos plot을 그리는 것을 추천한다.

circos plot으로 그리면 아래와 같이 나온다. 

3D version으로 여러개의 chromosome을 비교할 수도 있지만 아래의 결과는 서버 내에서 graphical support가 있어야 그릴 수 있다. (VGA 카드)

설치 및 실행 방법은

실행은 GUI를 쓰고 있기 때문에 DISPLAY가 필요하다.

terminal 프로그램을 통해서 리눅스 서버에서 작업을 하고 있다면 X11 DISPLAY가 필요하다고 나올 것이다.

xming 프로그램을 추천한다.

xming을 설치하고 실행한 후 다시 symap을 실행하면 열린다.

으로 실행하면 20G의 메모리를 사용하며 CPU는 16개를 사용하고 3D plot은 찍지 않겠다는 의미로 실행이 된다.

메모리 디폴트 값이 매우 적기 때문에 large genome을 사용하고있다면 필히 메모리를 늘려야 하며 3d 는 서버에 VGA카드가 없으면 해당 옵션을 넣어주지 않으면 프로그램 실행 도중 에러가 날 수 있다. CPU는 프로그램 내에서도 바꿀 수 있기 때문에 넣지 않아도 무관하다.

실행이 정상적으로 되면 위와 같은 화면이 나온다.

여기서 팁을 주자면 모니터 좌측 상단에 실행이되며 이동이 불가능한 상태로 켜지는데 마우스를 창 가장 우측이나 하단에 놓고 사이즈를 조절하면 

위와같이 최대화가 보이도록 조절 할 수 있게 된다!

Project로 각각의 genome과 annotation을 넣어서 Project끼리 비교를 하게 되는데 /PATH/TO/INSTALL/SYMAP/data/pseudo/ 안에 폴더를 생성하면 uncategorized 위치에 생성한 폴더 명과 일치하는 project가 생긴다. 

Project를 로딩 후 각각 genome fasta 파일과 annotation 파일의 경로를 넣은 뒤 loading하면 alignment 준비는 끝난다.

Alignment는 전체 genome을 쪼개서 주어진 CPU를 사용하여 진행하는데 테스트로 한 번 돌리면 포유동물 2.5Gb가 30개로 쪼개진다. CPU를 3, 5, 6개로 주면 시간을 최적화 할 수 있다.

Align된 결과는 data/pseudo_pseudo/ 폴더 안에서 찾을 수 있다. block이나 anchor 파일을 찾으면 block단위로 찾을 수 있다.

GMAP 설치 및 실행하기

GMAP: a genomic mapping and alignment program for mRNA and EST sequences

논문 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bti310

2005년 bioinformatics에 나온 논문으로 mRNA나 EST sequence를 genome에 alignment해주는 프로그램 이다.

꾸준히 업데이트 되는 중 

다운로드는 http://research-pub.gene.com/gmap/

최신 버전을 다운로드 받은 후

gmap을 사용하기 위해서는 먼저 gmap_build를 해야함. 기타 alignment프로그램과 마찬가지로 indexing 작업이 선행되어야 한다.

indexing이 끝나면 파일은 gmap/share/폴더로 들어간다. 다른 폴더로 옮기지 않으면 밑에 gmap 실행에서 -D를 바꿀 필요는 없다.

-d 에는 위에서 genome build할 때 쓴 genomename을 쓰면 된다. 이후 parameter는 직접 옵션을 보고 넣으면 된다.

가능한 genomename을 보고 싶으면 -d 뒤에 ? 를 넣어서 실행하면 가능한 값을 보여준다.

AGOUTI 설치 및 실행하기

AGOUTI: improving genome assembly and annotation using transcriptome data 

https://doi.org/10.1186/s13742-016-0136-3

transcriptome data로 genome assembly와 gene annotation을 ipmorving 시키는 프로그램 이다.

RNAPATH 라는 유사 프로그램이 2010년 genome research에 있다.

RNAPATH와의 가장 큰 차이는 denoise 방식을 거친다는 것이다.

Python 2.7+ 버전에서 실행 가능 하다.

폴더 안에 agouti.py 스크립트가 있다.

python agouti.py scaffold -assembly FILE -bam FILE -gff FILE

input file은

1. genome (fasta)

2. paired-end RNA-seq mapping file (bam)

3. annotation (gff)

Genome으로부터 sequence 가져오기.

gtf, gff, bed format 등으로부터 sequence를 가져와야 할 때가 자주 생긴다.

julia에서 주의해야할 점은 start index가 0이 아니라 1이라는 것이다.

Plus strand일 경우 그냥 가져오면 되지만

Minus strand 일 때는 reverse complimentary한 sequence를 가져와야 한다.

comp라는 dictionary를 만들어서 각각 대응되는 염기를 넣는다.

strand가 + 일 경우 genome sequence를 넣어둔 reference라는 dictionary에서 chromosome을 넣고 start와 end coordinate를 넣어주는 것으로 sequence를 가져오면 되지만, - 일 경우 +와 동일한 방법으로 가져온 sequence를 complimantary하게 바꾼 뒤 reverse함수를 사용해서 뒤집는다.

Julia 설치 및 실행하기

Julia. 아직 배우는 중이라 어떤 부분에서 장점이 있는지 파악하는 중이다.

Python과 C의 장점만을 가져와서 만드려고 했고 계산과학쪽에서 다루기 위하여 만들어졌다.

적어도 Python 보다는 배우기가 어렵다. but, 파이썬이 지나치게 쉬운거지 Julia가 어려워서는 아니다.

설치를 위해 홈페이지 https://julialang.org/ 에서 최신버전 linux binary 파일을 다운로드 한다. 아직 개발 -ing 중이기 때문에 버전이 1 이상으로 올라가지 않았으며 약 6개월 주기로 버전이 업데이트 되는듯 하다.

압축을 풀고 나면 bin 폴더 안에 julia 실행 파일이 있다.

julia는 module을 설치할 때 Pkg.add("MODULE") 으로 설치할 수 있으며 $HOME/.julia/ver/MODULE 로 설치된다.

Julia에서의 장점은 module을 각자 개별 설치가 가능하다는 것이다. python 같은 경우 내 local 안에 python을 설치한 것이 아니라면 내가 module을 설치할 수 없다. but, julia는 그냥 설치하면 된다. 

내가 만든 프로그램을 남이 설치할 때 편하다. module이 있는지 체크하고 없다면 그냥 Pkg.add(MODULE) 되도록 코드를 짜면 된다.

나중에 따로 정리하겠지만 plotting 하는 모듈들을 테스트 해보고 있다. Python을 쓸 때는 rpy를 써야 했고 개인적으로 안익숙해져서 R과 Python을 번갈아 사용하면서 plotting을 하는 귀찮음이 있었는데 julia는 쉽게 할 수 있을 것으로 보인다.

Python 설치 및 실행하기

Python은 프로그래밍 언어의 일종으로 배우기 쉽기 때문에 입문용으로 많이 사용된다.

Data science 분야에서 전반적으로 사용하고 있다. 

다운로드 경로 https://www.python.org/downloads/ 에서 원하는 버전을 다운로드 받는다.

Python 2.X 버전은 python 모듈을 쉽게 설치할 수 있는 easy_install이나 pip를 기본적으로 제공하고 있지 않다.

setuptools를 다운로드 받아서 설치해 줘야 한다.

setuptools를 다운 받았으면 설치한 python을 사용하여 아래와 같이 입력 한다.

그러면 python/bin 폴더에 easy_install이 생긴다.

pip를 설치하기 위해서는 다시 한 번 아래처럼 입력 한다.

bin 폴더에 pip도 생겼다.

pip를 사용하여 모듈을 설치할 때 pip install <MODULE> 를 입력하면 된다.

Augustus는 HMMER를 사용한 eukaryotic genomic sequence로 유전자를 예측하는 프로그램이다? (업데이트 필요)

홈페이지 http://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/

최신버전 링크 http://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/binaries/augustus.current.tar.gz

다운받은 파일을 압축을 풀면 폴더 명이 augustus로 고정되어 있기 때문에 버전관리를 위해 폴더명을 바꿔주는것을 권장한다.

압축을 푼 폴더로 가서 make 하고 PATH를 연결해 주어야 한다.

아래는 3.3 버전 기준으로 현재 지원중인 종 목록이다.

HMMER: biosequence analysis using profile hidden Markov model

sequence homologs를 사용하는 sequence searching 프로그램이며 profile하는데 hidden Markov model 알고리즘을 을 사용한다.

공식 홈페이지 http://hmmer.org/  에 가서 Download 탭으로 이동 후 OS 버전에 맞는 파일을 다운 받는다.

마지막으로 prefix에 설정해둔 디렉토리로 가서 bin 폴더를 PATH에 추가하면 끝. 

Blast 는 Basic local alignment Search Tool의 약자로서 아미노산 서열이나 뉴클레오티드 서열을 기반으로 query sequence가 database sequence 어디에 위치해있는지 찾아내는 프로그램이다.

1990년 논문이 나왔으며 2017년 현재 65000회 이상 인용되었다.

최신버전 다운로드는 ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/ 에서 할 수 있다. 

OS버전에 맞게 받으면 된다.

별도의 설치가 필요하지는 않으며

압축을 푼 뒤 bin folder를 PATH에 잡아주기만 하면 끝.

blast는 단독으로 쓰기보단 다른 프로그램과 연동해서 쓰는 경우가 많은 것 같다.

BUSCO v3 provides quantitative measures for the assessment of genome assembly, gene set, and transcriptome completeness, based on evolutionarily-informed expectations of gene content from near-universal single-copy orthologs selected from OrthoDB v9.

BUSCO assessments are implemented in open-source software, with a large selection of lineage-specific sets of Benchmarking Universal Single-Copy Orthologs. These conserved orthologs are ideal candidates for large-scale phylogenomics studies, and the annotated BUSCO gene models built during genome assessments provide a comprehensive gene predictor training set for use as part of genome annotation pipelines.

- Dependency

 Python (python 3.x or python2.7+. recommend 3.x)

2017/08/16 - [linux] - Python 설치 및 실행하기

 NCBI BLAST+ [NB: please see release note 2.0.1 below] 

2017/08/16 - [bioinformatics] - NCBI BLAST+ 설치 및 실행하기

 HMMER (HMMER v3.1b2) 

2017/08/16 - [bioinformatics] - HMMER 설치 및 실행하기

 Augustus (> 3.2.1) (only used for assessing genomes)

2017/08/16 - [bioinformatics] - Augustus 설치 및 실행하기

- Data set 

Data set은 해당 분류 안에 있는 sing copy ortholog gene set을 미리 만들어 놓은것이다. 

예를 들어 mammalia 안에는 포유동물들이 공통적으로 가지고 있는 single copy ortholog gene 들이 들어있다. 

종에 맞는 Database를 다운로드 받아서 BUSCO를 실행할 때 넣어주면 된다.

위의 프로그램을 모두 설치하였으면 BUSCO 실행 환경을 만들어 주어야한다.

BUSCO/config/config.ini.default파일이 있는데 user에 따라서 다른 환경이 필요할 때 이 config 파일을 여러 개 만들고 환경변수 설정을 해주어야 한다고 되어있다.

파일을 열어보면 위의 설치한 파일들의 경로를 넣어주면 된다. 모두 넣고 나면

설정이 모두 끝나면 다시 BUSCO 폴더로 돌아와서

설치가 진행된다. python 버전을 확인하고 진행해야 한다.

설치가 완료되면 /PATH/TO/BUSCO/sciprts/run_BUSCO.py 으로 진행하면 된다. 

run_BUSCO.py python 버전이 여러 개가 깔려 있다면 sciprt에 기본으로 잡히는 python경로를 수정해야 할 필요가 있을 수 있다.

python BUSCO.py -i [SEQUENCE_FILE] -l [LINEAGE] -o [OUTPUT_NAME] -m [MODE] [OTHER OPTIONS] 

-i query 파일의 위치

-l 위에서 받은 Data set 폴더 위치

-sp 로 종을 정할 수 있는데 가능한 종은 augustus에서 지원하고 있는 종만 해당된다. 해당 목록은 augustus 설치 글을 참조.