2020-07-30

三代转录组系列：使用Cogent重建基因组编码区

尽管目前已测序的物种已经很多了，但是对于一些动辄几个G的复杂基因组，还没有某个课题组有那么大的经费去测序，所以仍旧缺少高质量的完整基因组，那么这个时候一个高质量的转录组还是能够凑合用的。

二代测序的组装结果只能是差强人意，最好的结果就是不要组装，直把原模原样的转录组给你是最好的。PacBio Iso-Seq 做的就是这件事情。只不过Iso-Seq测得是转录本，由于有些基因存在可变剪切现象，所以所有将一个基因的所有转录本放在一起看，搞出一个尽量完整的编码区。

Cogent能使用高质量的全长转录组测序数据对基因组编码区进行重建，示意图如下：

Cogent流程

软件安装

虽然说软件可以直接通过conda进行安装，但是根据官方文档的流程，感觉还是很麻烦

下面操作默认你安装好了miniconda3, 且miniconda3的位置在家目录下

安装方法如下（更新与2020/7/30）

conda create -y -n cogent python=3.7 
conda activate cogent
conda install -y  -c bcbio bx-python
conda install -y  -c conda-forge pulp
pip install networkx==2.0
conda install -y -c bioconda parasail-python

# 安装Github的Cogent
cd ~/miniconda3/envs/cogent
git clone https://github.com/Magdoll/Cogent.git
cd Cogent
python setup.py build
python setup.py install

经过上面一波操作，请用下面这行命令验证是否安装成功

1 2	run_mash.py --version run_mash.py Cogent 6.0.0

此外还需要安装另外两个软件，分别是Minimap2和Mash

conda install minimap2
# 目前mash升级了
wget  https://github.com/marbl/Mash/releases/download/v2.2/mash-Linux64-v2.2.tar
tar xf mash-Linux64-v2.2.tar
mv mash-Linux64-v2.2/mash  $HOME/miniconda3/envs/cogent/bin

对待大数据集，你还需要安装Cupcake

conda activate cogent 
conda install cython -y
git clone https://github.com/Magdoll/cDNA_Cupcake.git
cd cDNA_Cupcake
git checkout
python setup.py build
python setup.py install

关于这个Cupcake, 如果python3环境出现报错，就新建一个Python2环境进行安装。

创建伪基因组

让我们先下载测试所用的数据集，

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mkdir test
cd test
wget https://raw.githubusercontent.com/Magdoll/Cogent/master/test_data/test_human.fa

第一步：从数据集中搜索同一个基因簇(gene family)的序列

这一步分为超过20,000 条序列的大数据集和低于20,000条序列这两种情况, 虽然无论那种情况，在这里我们都只用刚下载的测试数据集

小数据集

第一步：从输入中计算k-mer谱和配对距离

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run_mash.py -k 30 --cpus=12 test_human.fa
# -k, k-mer大小
# --cpus， 进程数

你一定要保证你的输入是fasta格式，因为该工具目前无法自动判断输入是否是fasta格式，所以当你提供诡异的输入时，它会报错，然后继续在后台折腾。

上面这行命令做的事情是：

将输入的fasta文件进行拆分，你可以用--chunk_size指定每个分块的大小
对于每个分块计算k-mer谱
对于每个配对的分块，计算k-mer相似度（距离）
将分块合并成单个输出文件

第二步：处理距离文件，创建基因簇

1	process_kmer_to_graph.py test_human.fa test_human.fa.s1000k30.dist test_human human

这里的test_human是输出文件夹，human表示输出文件名前缀。此外如果你有输入文件中每个转录亚型的丰度，那么你可以用-c参数指定该文件。

这一步会得到输出日志test_human.partition.txt，以及test_human下有每个基因family的次文件夹，文件里包含着每个基因簇的相似序列。对于不属于任何基因family的序列，会在日志文件种专门说明，这里是human.partition.txt

大数据集

如果是超过20,000点大数据集，分析就需要用到Minimap2和Cpucake了。分为如下几个步骤：

使用minimap2对数据进行粗分组
对于每个分组，使用上面提到的精细的寻找family工具
最后将每个分组的结果进行合并

第一步：使用minimap进行分组

run_preCluster.py要求输入文件名为isoseq_flnc.fasta, 所以需要先进行软连接

1 2	ln -s test_human.fa isoseq_flnc.fasta run_preCluster.py --cpus=20

为每个分组构建基因簇寻找命令

1	generate_batch_cmd_for_Cogent_family_finding.py --cpus=12 --cmd_filename=cmd preCluster.cluster_info.csv preCluster_out test_human

得到的是 cmd 文件，这个cmd可以直接用bash cmd运行，也可以投递到任务调度系统。

最后将结果进行合并

1 2	printf "Partition\tSize\tMembers\n" > final.partition.txt ls preCluster_out//partition.txt \| xargs -n1 -i sed '1d; $d' {} \| cat >> final.partition.txt

第二步：重建编码基因组

上一步得到每个基因簇, 可以分别重构编码基因组，所用的命令是reconstruct_contig.py

使用方法: reconstruct_contig.py [-h] [-k KMER_SIZE]
                             [-p OUTPUT_PREFIX] [-G GENOME_FASTA_MMI]
                             [-S SPECIES_NAME]
                             dirname

如果你手头有一个质量不是很高的基因组，可以使用-G GENOME_FASTA_MMI和-S SPECIES_NAME提供参考基因组的信息。毕竟有一些内含子是所有转录本都缺少的，提供基因组信息，可以补充这部分缺失。

由于有多个基因簇，所以还需要批量运行命令 reconstruct_contig.py

1 2	generate_batch_cmd_for_Cogent_reconstruction.py test_human > batch_recont.sh bash batch_recont.sh

第三步: 创建伪基因组

首先获取未分配的序列，这里用到get_seqs_from_list.py脚本来自于Cupcake, 你需要将cDNA_Cupcake/sequence添加到的环境变量PATH中。

1 2	tail -n 1 human.partition.txt \| tr ',' '\n' > unassigned.list get_seqs_from_list.py hq_isoforms.fasta unassigned.list > unassigned.fasta

这里的测试数据集里并没有未分配的序列，所以上面这一步可省去。

然后将未分配的序列和Cogent contigs进行合并

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mkdir collected
cd collected
cat ../test_human/*/cogent2.renamed.fasta ../unassigned.fasta > cogent.fake_genome.fasta

最后，将冗余的转录亚型进行合并。这一步我们需要用Minimap2或者GMAP将Iso-seq分许得到的hq_isoforms.fasta回帖到我们的伪基因组上。关于参数选择，请阅读Best practice for aligning Iso Seq to reference genome: minimap2, GMAP, STAR, BLAT

ln -s ../test_human.fa hq_isoforms.fasta
minimap2 -ax splice -t 30 -uf --secondary=no \
  cogent.fake_genome.fasta hq_isoforms.fasta > \
   hq_isoforms.fasta.sam

然后可以根据collapse tutorial from Cupcake将冗余的转录亚型合并

sort -k 3,3 -k 4,4n hq_isoforms.fasta.sam > hq_isoforms.fasta.sorted.sam
collapse_isoforms_by_sam.py --input hq_isoforms.fasta -s hq_isoforms.fasta.sorted.sam \
           -c 0.95 -i 0.85 --dun-merge-5-shorter \
           -o hq_isoforms.fasta.no5merge

由于这里没有每个转录亚型的丰度文件cluster_report.csv，所以下面的命令不用运行, 最终结果就是hq_isoforms.fasta.no5merge.collapsed.rep.fa

1 2	get_abundance_post_collapse.py hq_isoforms.fasta.no5merge.collapsed cluster_report.csv filter_away_subset.py hq_isoforms.fasta.no5merge.collapsed

如果运行了上面这行代码，那么最终文件就应是hq_isoforms.fasta.no5merge.collapsed.filtered.*