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组学分析流程

本期分析流程

1. Hisat2-Samtools
2. Trinity_GG_denovo
3. PASA

......

本期教程文章

题目：Genomic insights into local adaptation and future climate-induced vulnerability of a keystone forest tree in East Asia

Hisat2-samtools分析流程

#!/bin/bash

genome=$1
index=${genome%.*}
rna_1_fq=`cat $2|grep 1P|sed ":a;N;s/\n/,/g;ta"` #1.fq path list
rna_2_fq=`cat $2|grep 2P|sed ":a;N;s/\n/,/g;ta"` #2.fq path list

#echo $index
hisat2-build -p 20 $genome $index

hisat2 -x $index \
           -1 $rna_1_fq\
           -2 $rna_2_fq\
           --threads 20 \
           --min-intronlen 20 \
           --max-intronlen 20000 \
           --dta \
           --score-min L,0.0,-0.4 \
           -S ${index}.sam


samtools sort -@ 20 \
                  -o ${index}.sorted.bam \
                      -O BAM \
                ${index}.sam

PSSA_align

#!/bin/bash

export PATH="$PATH:/usr_storage/jcf/.conda/envs/PASA"
source  /pub_storage2/new_PASA/.bashrc

#cat $Trinity_GG $Trinity_denovo >transcripts.fasta #
transcripts_fasta="$1" # transcripts.fasta generated from merging fasta file of Trinity denovo and Trinity genome guided mode

#perl -e 'while(<>) { print "$1\n" if />(\S+)/ }' Trinity.fasta >tdn.accs #
denovo_transcript_id="$2" 
alignAssembly_config="$3"
genome="$4" #reference fasta file



seqclean $transcripts_fasta \
         -v /pub_storage2/PASA/UniVec
         

Launch_PASA_pipeline.pl -c $alignAssembly_config \
                        -C -R -T \
                        -g $genome \ 
                        -t $transcripts_fasta.clean \
                        -u ${transcripts_fasta} \
                        --ALIGNERS gmap,blat \
                        --CPU 8 \ 
                        --TDN $denovo_transcript_id
                        

Trinity GG denovo

#!/bin/bash

#conda activate trinity

export PATH="$PATH:/usr_storage/jcf/.conda/envs/trinity"

rna_1_fq="cat $1|sed ":a;N;s/\n/,/g;ta"" #1.fq path list 
rna_2_fq="cat $2|sed ":a;N;s/\n/,/g;ta"" #2.fq path list
bam="$3"  #sorted.bam from hisat
out=${bam%.*}


Trinity --left $rna_1_fq \
        --right $rna_2_fq \
        --seqType fq  \
        --max_memory 100G \
        --no_normalize_reads \
        --CPU 20 \
        --bflyCalculateCPU  \
        --output trinity_denovo_$out
        
Trinity --genome_guided_bam $bam  \
        --genome_guided_max_intron 10000 \
        --max_memory 100G \
        --no_normalize_reads \
        --CPU 20 \
        --bflyCalculateCPU\
        --output trinity_GG_$out

ab homo

#!/bin/bash

export PATH="$PATH:/usr_storage/jcf/.conda/envs/BUSCO"
source /usr_storage/jcf/geta-user204/.bashrc


rna_1_fq="cat $1|sed ":a;N;s/\n/,/g;ta"" #1.fq path list 
rna_2_fq="cat $2|sed ":a;N;s/\n/,/g;ta"" #2.fq path list
genome="$3" #genome fasta file 
conf="$4" #small genome conf.txt of geta pipepline setting as default parameters
out=${genome%.*}
homo_pro="$5"

geta.pl \
    --RM_species Embryophyta\
    --out_prefix `pwd`/$out \
    --config $conf \
    --cpu 20 \
    --protein $homo_pro\
    -genome $genome \
    -1 $rna_1_fq \
    -2 $rna_2_fq \
    --augustus_species $out

Evm

#!/bin/bash

export PATH="/usr_storage/xyf/jcf/genewise/EVM/EVidenceModeler-1.1.1/EvmUtils/:$PATH"

genome="$1" #genome fasta file 
augustus_gff3="$2" #gff3 generated from augutus 
genewise_gff3="$3" #gff3 generated from tblastn and genewise
pasa_align_gff3="$4" #gff3 generated from PASA 
repeat_gff3="$5" #repeat gff3 generated from repeatemasker
partition="$6" #partition path for evm



partition_EVM_inputs.pl \
        --genome $genome\
        --gene_predictions $augustus_gff3 \
        --protein_alignments $genewise_gff3 \
        --transcript_alignments $pasa_align_gff3 \
        --repeats $repeat_gff3 \
        --segmentSize 5000000 \
        --overlapSize 10000 \
        --partition_listing $partition
        
write_EVM_commands.pl \
        --genome $genome \
        --gene_predictions $augustus_gff3 \
        --protein_alignments $genewise_gff3 \
        --transcript_alignments $pasa_align_gff3 \
        --repeats $repeat_gff3 \
        --output_file_name evm.out \
        --weights $weight >command.list
        
ParaFly -c command.list -CPU 32 

recombine_EVM_partial_outputs.pl \
        --partitions $partition \
        --output_file_name evm.out 
        
convert_EVM_outputs_to_GFF3.pl \
        --partitions $partition \
        --output_file_name evm.out \
        --genome  $genome 

cat */evm.out.gff3 >evm.out.gff3

PASA update

#!/bin/bash


export PATH="$PATH:/usr_storage/jcf/.conda/envs/PASA "
source  /pub_storage2/new_PASA/.bashrc

genome="$1" #genome fasta file
annotation_conf="$2" #pasa annotation compare conf 
transcripts_fasta="$3" #transcripts_fasta file for PASA seqclean step
gff3="$4" #gff3 for PASA updata


Launch_PASA_pipeline.pl \
        -c $annotation_conf\
        -A -T -L \
        -g $genome\
        -t ${transcripts_fasta}.clean \
        -u $transcripts_fasta \
        --annots $gff3

这里只是提供了各个分析流程的脚本，对于初学者来说是比较有好的。我们在转录组上游分析教程[零基础]中提供了详细转录组上游分析的参数，对于初学者来说是比较友好的。

往期文章：

1. 复现SCI文章系列专栏

2. 《生信知识库订阅须知》,同步更新，易于搜索与管理。

3. 最全WGCNA教程（替换数据即可出全部结果与图形）

• WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码一

• WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码二

• WGCNA分析 | 全流程代码分享 | 代码三

• WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码四

• WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码五(最新版本)

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4. 精美图形绘制教程

• 精美图形绘制教程

5. 转录组分析教程

转录组上游分析教程[零基础]

小杜的生信筆記 ，主要发表或收录生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!