如何用linux做共线性分析,「生信」共线性分析——MCScanX

目录

MCScanX下载及安装

数据准备

MCScanX运行及结果

Ka & Ks 计算

下游画图脚本

最后

MCScanX有两个主要的功能, 一是, 方便使用者发现共线性(collinearity)和同线性(synteny)关系并且可以从共线性区块中看到清晰多重比对; 二是, 通过其中众多的辅助脚本, 更形象的分析同线性和共线性的数据

下面就从零开始共线性的分析吧~

注: 稍微解释一下synteny and collinearity的关系, 假设有A B C三个基因, 在species1中的排列为ACB, 而在species2中排列为CAB, 则这两个区段称为synteny; 如果在species3中排列为ABC, 在species4中排列也为ABC, 则这两个区段称为collinearity

MCScanX下载及安装

$wget http://chibba.pgml.uga.edu/mcscan2/MCScanX.zip

$unzip MCScanX.zip

$cd MCScanX

$make

这部分我是在华为云服务器上完成的, 因为很多东西没装, 所以一直报错, 报错内容及解决办法记录如下:

报错1

make: g++: Command not found

解决办法1

$conda install gcc=4.8.5

报错2

g++ struct.cc mcscan.cc read_data.cc out_utils.cc dagchainer.cc msa.cc permutation.cc -o MCScanX

msa.cc: In function ‘void msa_main(const char*)’:

msa.cc:289:22: error: ‘chdir’ was not declared in this scope

if (chdir(html_fn)<0)

^

makefile:2: recipe for target ‘mcscanx’ failed

make: *** [mcscanx] Error 1

解决办法2

错误的原因是MCScanX 不支持64位系统, 如果要在 64位上运行, 需要在msa.h, dissect_multiple_alignment.h, and detect_collinear_tandem_arrays.h第一行加上

#include

报错3

can’t find javac

解决办法3

一般正常服务器哪有不配java的, 我也是醉了

$yum -y install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64

数据准备

安装完成后, 软件包包括三个主程序MCScanX, MCScanX_h, duplicate_gene_classifier, 和13个用于形象化展示的下游分析软件

本次分析只用到了MCScanX和几个下游脚本

BLASTP

建库

$makeblastdb -in pde_ptr_pep.fasta -dbtype prot -parse_seqids -out pep.db/pde_ptr

比对

以下是 qsub 脚本内容, 比对之前要检查一下序列名称是否跟待会要用的 gff 文件序列名称是否一致, 不一致的话可以在 vim 中通过:%s/XXX/xxx/g修改

#PBS -N pdeptr_blastp

#PBS -l nodes=1:ppn=62

#PBS -l walltime=1200:00:00

#PBS -q long

cd /home/Dai_XG/Analysis/Pdel_genome/05.evolution_analysis/05.colinearity/out_01

blastp -query pde_ptr_pep.fasta -out pde_ptr_pep.fasta.blastpout -db pep.db/pdeptr -outfmt 6 -evalue 1e-5 -num_threads 62

特定GFF生成

需要的格式只有四列信息, 分别是染色体ID, 基因ID, 起始和终止, 以下命令行是对基因注释文件操作的

如果只想做特定序列的结果, 在这一步中筛出来就行, 不用动上边的 blast 结果

#具体文件具体分析

$grep ‘smRNAs’ EVM.final.gene.gff3 | awk ‘{print $1″t”$4″t”$5″t”$9}’ |awk -F ‘ID=’ ‘{print $1$2}’|awk -F ‘Parent=’ ‘{print $1}’|awk ‘{print $1″t”$4″t”$2″t”$3}’ >pde.gff

$grep ‘smRNAs’ Ptrichocarpa_444_v3.1.gene.gff3 | awk ‘{print $1″t”$4″t”$5″t”$9}’|awk -F ‘.v3.1;’ ‘{print $1}’|awk -F ‘ID=’ ‘{print $1$2}’|awk ‘{print $1″t”$4″t”$2″t”$3}’ > ptr.gff

MCScanX运行及结果

运行命令行

$nohup MCScanX pde_ptr > out.log 2>&1 &

结果

运行完成后会生成三个结果文件

pde_ptr.collinearity

pde_ptr.html(目录)

pde_ptr.tandem

pde_ptr.collinearity

就不粘自己电脑上的图了, 偷张别人的图说一下

第一部分为执行参数

第二部分两行给出了共线性基因的数目和比率, 及所有基因的数目

第三部分全部为 block, 也就是比对出来的共线性区块

1.第一列为 block 编号

2.第二列为 block 内部, 比对基因的编号

3.第三列为&前边染色体的基因

4.第四列为&后边染色体的基因

5.第五列 e_value 值, 跟 blast 一样

XX.html

pde_ptr.tandem

串联重复的基因, 也不知道有啥用

Ka & Ks 计算

上边说了, MCScanX有很多下游分析脚本, 我这几篇文章都是在记录之前做的进化分析流程, 其中流程中做过KaKs的统计计算, 下面就着重介绍一下, 关于其他下游脚本, 将在下一章节介绍

定义

Ka/Ks或者dN/dS表示异义突变率(Ka)和同义突变率(Ks)之间的比例

计算

Ks = 同义突变SNP数/同义位点数

Ka = 异义突变SNP数/异义位点数

关于同/异义位点数的理解

以TTT密码子为例, 单(双/三)碱基发生变异, 会有9(15*2/63)种变异位点数, 通过比照密码子表发现, 1(未统计)种为同义, 8(未统计)种为异义, 以此类推, 序列的同/异义位点数要依次统计每个密码子变异后的情况, 也就是说分母为整条序列所有单碱基变异的可能之和

关于同/异义突变SNP数的理解

以密码子TTT为例, 突变为GAC(以上所说的三碱基突变)自然是有三个SNP突变数, 但此突变数非彼突变数, 因为我们不知道变异过程究竟是怎么样的, 所以要遍历整个变异流程, 然后统计整个变异流程中的同/异义的数目, 最后取平均值, TTT变为GAC有6中流程, 过程中有14中异义突变SNP数, 4种同义突变SNP数, 故同义突变SNP数 = 4/6, 异义突变SNP数 = 14/6

Ka>>Ks或者Ka/Ks >> 1, 基因受正选择(positive selection); Ka＝Ks或者Ka/Ks ＝1, 基因中性进化; Ka<

数据准备

CDS序列

合并物种的 cds 序列文件, 序列名称与 .collinearity中一定要一致, 不然会发现结果中全都是-2 -2 -2 -2 …

上一步生成的 .collinearity

软件配置

这一步需要下游脚本add_ka_and_ks_to_synteny.pl, 如果你也是普通用户, 那么就很操蛋了, 要手动下载安装很多个perl model, 还要装ClustalX, 而且必须是2.0版本以前的

搞定ClustalW

$wget http://www.clustal.org/download/1.X/ftp-igbmc.u-strasbg.fr/pub/ClustalW/clustalw1.83.linux.tar.gz

$tar zxvf clustalw1.83.linux.tar.gz

$vi ~/.bash_profile

export PATH=/home/Dai_XG/software/clustalw1.83.linux:$PATH

Bio-Tools-Run-Alignment-Clustalw安装

报错提示没有记录, 反正意思就是你没有这个库, 我运行不了

$wget https://cpan.metacpan.org/authors/id/C/CD/CDRAUG/Bio-Tools-Run-Alignment-Clustalw-1.7.4.tar.gz

$tar zxvf Bio-Tools-Run-Alignment-Clustalw-1.7.4.tar.gz

$cd Bio-Tools-Run-Alignment-Clustalw

$perl Makefile.PL PREFIX=/home/Dai_XG/software/prefix/perl_local_lib

$make

$make test

$make install

Devel-CheckBin安装

$wget https://cpan.metacpan.org/authors/id/T/TO/TOKUHIROM/Devel-CheckBin-0.04.tar.gz

$tar zxvf Devel-CheckBin-0.04.tar.gz

$cd Devel-CheckBin-0.04

$perl Makefile.PL PREFIX=/home/Dai_XG/software/prefix/perl_local_lib

$make

$make test

$make install

BioPerl-Run安装

$wget https://cpan.metacpan.org/authors/id/C/CJ/CJFIELDS/BioPerl-Run-1.007002.tar.gz

$tar zxvf BioPerl-Run-1.007002.tar.gz

$cd BioPerl-Run-1.007002

这是Bioperl, 手动形式跟上边的不同, 我是在没找到普通用户的管理方法, 但发现目录下有一个lib 目录, 把它写入环境竟然也能用, 太好了~~

写入环境

$vi ~/.bash_profile

export PERL5LIB=/home/Dai_XG/software/prefix/perl_local_lib/lib/site_perl/5.28.0/:/home/Dai_XG/software/BioPerl-Run-1.007002/lib/:$PERL5LIB

export PATH=/home/Dai_XG/software/clustalw1.83.linux:$PATH

运行及结果

终于能用了, 太烦了

运行

$nohup perl ~/software/MCScanX/downstream_analyses/add_ka_and_ks_to_collinearity.pl -i ../../../out_03_1/chr_result/pde_ptr.collinearity -d pde_ptr.fasta -o pde_ptr.kaks > out.log 2>&1&

结果

在.collinearity 结果基础上多了两列, 分别是Ka&Ks

自编脚本处理

两个脚本太长了, 备份里找吧, 名称为extract_peak.kaks.pl, statistics_block.pl

extract_peak.kaks结果

Chr&LachesisXXgroup

-19990 2318

0 1052

220 819

200 805

…

Chr&Chr

-19990 810

2320 73

2280 73

…

LachesisXXgroup&LachesisXXgroup

-19990 2430

2290 76

2160 67

statistics_block结果1

## BLOCK 1 Chr01 2133 LachesisXXgroup0 1624 Ks

0 Chr01 Potri.001G064150.1 5052138 5053352 -2

1 Chr01 Potri.001G064301.1 5072110 5072703 -2

2 Chr01 Potri.001G065600.1 5191942 5199150 -2

…

0 LachesisXXgroup0 EVM0035433.1 4924636 4927232 -2

1 LachesisXXgroup0 EVM0024093.1 5012566 5014702 -2

2 LachesisXXgroup0 EVM0031968.1 5107185 5112594 -2

…

## BLOCK 2 Chr01 2118 LachesisXXgroup0 1564 Ks

0 Chr01 Potri.001G290600.3 29621454 29622702 -2

1 Chr01 Potri.001G290800.3 29637348 29639177 -2

2 Chr01 Potri.001G291866.1 29721339 29722599 -2

…

statistics_block结果2

BLOCK species blocklength colinearity genes block genes with no colinearity

BLOCK1 Chr01 20138601 1344 789 LachesisXXgroup0 20266103 1344 280

BLOCK2 Chr01 20866914 1135 983 LachesisXXgroup0 21403547 1135 429

BLOCK3 Chr01 5024695 434 330 LachesisXXgroup0 5147359 434 157

BLOCK4 Chr01 3688015 309 201 LachesisXXgroup0 4407659 309 86

BLOCK5 Chr01 1523936 21 91 LachesisXXgroup0 1523936 21 62

BLOCK6 Chr01 226943 10 25 LachesisXXgroup0 404525 10 36

BLOCK7 Chr01 308614 9 25 LachesisXXgroup0 308614 9 8

BLOCK8 Chr01 929669 10 71 LachesisXXgroup0 1682958 10 26

BLOCK9 Chr01 1606860 10 104 LachesisXXgroup0 2277577 10 123

BLOCK10 Chr01 38729 6 2 LachesisXXgroup0 143832 6 0

BLOCK11 Chr01 385605 7 44 LachesisXXgroup0 6302890 7 55

BLOCK12 Chr01 80612 6 6 LachesisXXgroup0 42799884 6 30

…

下游画图脚本

这里尽可能多的吧脚本都跑一遍吧, 实在没法跑的以后补充

每个脚本运行前需要.java 及.class 同时存在才可以

bar_plotter.java

配置文件

2000 //dimension (in pixels) of x axis

2000 //dimension (in pixels) of y axis

Chr01,Chr02,Chr03,Chr04,Chr05,Chr06,Chr07,Chr08,Chr09,Chr10,Chr11,Chr12,Chr13,Chr14,Chr15,Chr16,Chr17,Chr18,Chr19 //reference chromosomes

Lachesis_group0,Lachesis_group1,Lachesis_group2,Lachesis_group3,Lachesis_group4,Lachesis_group5,Lachesis_group6,Lachesis_group7,Lachesis_group8,Lachesis_group9,Lachesis_group10,Lachesis_group11,Lachesis_group12,Lachesis_group13,Lachesis_group14,Lachesis_group15,Lachesis_group16,Lachesis_group17,Lachesis_group18 //target chromosomes

运行

$java dot_plotter -g gff_file -s collinearity_file -c control_file -o output_PNG_file

输出

图不对题2

dot_plotter.java

配置文件

800 //dimension (in pixels) of x axis

800 //dimension (in pixels) of y axis

sb1,sb2,sb3,sb4,sb5,sb6,sb7,sb8,sb9,sb10 //chromosomes in x axis

os1,os2,os3,os4,os5,os6,os7,os8,os9,os10,os11,os12 //chromosomes in y axis

运行

$java dot_plotter -g gff_file -s collinearity_file -c control_file -o output_PNG_file

输出

图不对题4

最后

还有几篇关于进化的笔记隐藏了, 欢迎小伙伴们一起来交流学习

终于看到头了

For What/p> 文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识CS入门技能树Linux入门初识Linux24865 人正在系统学习中 相关资源：台湾版平彼电脑测试软件_比鲁大师好的测试电脑软件-硬件开发其他…

来源：weixin_39936792