cuffmerge

Объедините блоки RNA-seq в основной транскриптом

Описание

пример

mergedGTF = cuffmerge(gtfFiles) слияния собрали транскриптом из двух или больше файлов GTF [1]. Слияние файлов GTF является необходимым шагом, чтобы выполнить нисходящий дифференциальный анализ с cuffdiff.

cuffmerge требует Пакета Поддержки Запонок для Bioinformatics Toolbox™. Если пакет поддержки не установлен, то функция обеспечивает ссылку на загрузку.

Примечание

cuffmerge поддерживается на Mac и платформах UNIX® только.

mergedGTF = cuffmerge(gtfFiles,opt) дополнительные опции использования заданы opt.

mergedGTF = cuffmerge(gtfFiles,Name,Value) дополнительные опции использования заданы одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, cuffmerge(["Myco_1_1.transcripts.gtf","Myco_1_2.transcripts.gtf"],'NumThreads',5) задает, чтобы использовать пять параллельных потоков.

Примеры

свернуть все

Создайте CufflinksOptions объект задать опции запонок, такие как количество параллельных потоков и выходной директории, чтобы сохранить результаты.

cflOpt = CufflinksOptions;
cflOpt.NumThreads = 8;
cflOpt.OutputDirectory = "./cufflinksOut";

Файлы SAM предусмотрели этот пример, содержат выровненные чтения для Микоплазмы pneumoniae от двух выборок с три, реплицирует каждого. Чтения симулированы 100bp-чтения для двух генов (gyrA и gyrB) расположенный друг рядом с другом на геноме. Все чтения сортируются по ссылочному положению, как требуется по cufflinks.

sams = ["Myco_1_1.sam","Myco_1_2.sam","Myco_1_3.sam",...
        "Myco_2_1.sam", "Myco_2_2.sam", "Myco_2_3.sam"];

Соберите транскриптом от выровненных чтений.

[gtfs,isofpkm,genes,skipped] = cufflinks(sams,cflOpt);

gtfs список файлов GTF, которые содержат собранные изоформы.

Сравните собранные изоформы с помощью cuffcompare.

stats = cuffcompare(gtfs);

Объедините собранные расшифровки стенограммы с помощью cuffmerge.

mergedGTF = cuffmerge(gtfs,'OutputDirectory','./cuffMergeOutput');

mergedGTF отчеты только одна расшифровка стенограммы. Это вызвано тем, что два гена интереса расположены друг рядом с другом и cuffmerge не может отличить два отличных гена. Вести cuffmerge, используйте ссылочный GTF (gyrAB.gtf) содержа информацию об этих двух генах. Если файл не расположен в той же директории, что вы запускаете cuffmerge от, необходимо также задать путь к файлу.

gyrAB = which('gyrAB.gtf');
mergedGTF2 = cuffmerge(gtfs,'OutputDirectory','./cuffMergeOutput2',...
			'ReferenceGTF',gyrAB);

Вычислите распространенности (уровни экспрессии) от выровненных чтений для каждой выборки.

abundances1 = cuffquant(mergedGTF2,["Myco_1_1.sam","Myco_1_2.sam","Myco_1_3.sam"],...
                        'OutputDirectory','./cuffquantOutput1');
abundances2 = cuffquant(mergedGTF2,["Myco_2_1.sam", "Myco_2_2.sam", "Myco_2_3.sam"],...
                        'OutputDirectory','./cuffquantOutput2');

Оцените значение изменений в выражении для генов и расшифровок стенограммы между условиями путем выполнения тестирования дифференциала с помощью cuffdiff. cuffdiff функция действует на двух отличных шагах: функция сначала оценивает распространенности от выровненных чтений, и затем выполняет статистический анализ. В некоторых случаях (например, распределяя вычисляющий загрузку через несколько рабочих), выполнение двух шагов отдельно желательно. После выполнения первого шага с cuffquant, можно затем использовать бинарный выходной файл CXB в качестве входа к cuffdiff выполнять статистический анализ. Поскольку cuffdiff возвращает несколько файлов, укажите, что выходная директория рекомендуется.

isoformDiff = cuffdiff(mergedGTF2,[abundances1,abundances2],...
                      'OutputDirectory','./cuffdiffOutput');

Отобразите таблицу, содержащую дифференциальные результаты испытаний выражения для этих двух генов gyrB и gyrA.

readtable(isoformDiff,'FileType','text')
ans =

  2×14 table

        test_id            gene_id        gene              locus             sample_1    sample_2    status     value_1       value_2      log2_fold_change_    test_stat    p_value    q_value    significant
    ________________    _____________    ______    _______________________    ________    ________    ______    __________    __________    _________________    _________    _______    _______    ___________

    'TCONS_00000001'    'XLOC_000001'    'gyrB'    'NC_000912.1:2868-7340'      'q1'        'q2'       'OK'     1.0913e+05    4.2228e+05          1.9522           7.8886      5e-05      5e-05        'yes'   
    'TCONS_00000002'    'XLOC_000001'    'gyrA'    'NC_000912.1:2868-7340'      'q1'        'q2'       'OK'     3.5158e+05    1.1546e+05         -1.6064          -7.3811      5e-05      5e-05        'yes'   

Можно использовать cuffnorm сгенерировать нормированные таблицы выражения для последующих анализов. cuffnorm результаты полезны, когда у вас есть много выборок, и вы хотите кластеризировать их или уровни экспрессии графика для генов, которые важны в вашем исследовании. Обратите внимание на то, что вы не можете выполнить дифференциальный анализ выражения с помощью cuffnorm.

Задайте массив ячеек, где каждым элементом является вектор строки, содержащий имена файлов для одной выборки с, реплицирует.

alignmentFiles = {["Myco_1_1.sam","Myco_1_2.sam","Myco_1_3.sam"],...
                  ["Myco_2_1.sam", "Myco_2_2.sam", "Myco_2_3.sam"]}
isoformNorm = cuffnorm(mergedGTF2, alignmentFiles,...
                      'OutputDirectory', './cuffnormOutput');

Отобразите таблицу, содержащую нормированные уровни экспрессии для каждой расшифровки стенограммы.

readtable(isoformNorm,'FileType','text')
ans =

  2×7 table

      tracking_id          q1_0          q1_2          q1_1          q2_1          q2_0          q2_2   
    ________________    __________    __________    __________    __________    __________    __________

    'TCONS_00000001'    1.0913e+05         78628    1.2132e+05    4.3639e+05    4.2228e+05    4.2814e+05
    'TCONS_00000002'    3.5158e+05    3.7458e+05    3.4238e+05    1.0483e+05    1.1546e+05    1.1105e+05

Имена столбцов начиная с q имеют формат: conditionX_N, указывая, что столбец содержит значения для, реплицируют N conditionX.

Входные параметры

свернуть все

Имена файлов GTF в виде вектора строки или массива ячеек из символьных векторов.

Пример: ["Myco_1_1.transcripts.gtf", "Myco_1_2.transcripts.gtf"]

Типы данных: string | cell

cuffgffread опции в виде CuffMergeOptions объект, строка или вектор символов. Строка или вектор символов должны быть в исходном cuffmerge синтаксис опции (снабженный префиксом одним или двумя тире) [1].

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: cuffmerge(["Myco_1_1.transcripts.gtf","Myco_1_2.transcripts.gtf"],'NumThreads',5)

Дополнительные команды в виде строки или вектора символов. Команды должны быть в исходном синтаксисе (снабжены префиксом одним или двумя тире). Используйте эту опцию, чтобы применить недокументированные флаги и флаги без соответствующих свойств MATLAB. Когда функция преобразует исходные флаги в свойства MATLAB, она хранит любые нераспознанные флаги в этой опции.

Пример: 'ExtraCommand','--library-type fr-secondstrand'

Типы данных: char | string

Отметьте, чтобы включать все доступные параметры с соответствующими значениями по умолчанию при преобразовании в исходный синтаксис опций в виде true или false. Исходный синтаксис снабжается префиксом одним или двумя тире, такими как '-d 100 -e 80'. По умолчанию функция преобразует только заданные опции. Если значением является true, функция преобразует все доступные параметры, со значениями по умолчанию для незаданных опций, к исходному синтаксису.

Пример: 'IncludeAll',true

Типы данных: логический

Минимальная распространенность изоформы, которая будет включена в объединенный блок в виде скаляра между 0 и 1. Это значение выражается как процент самой богатой (главной) изоформы.

Пример: 'MinIsoformFraction',0.4

Типы данных: double

Количество параллельных потоков, чтобы использовать в виде положительного целого числа. Потоки запущены на отдельных процессорах или ядрах. Увеличение числа потоков обычно значительно улучшает время выполнения, но увеличивает объем потребляемой памяти.

Пример: 'NumThreads',4

Типы данных: double

Директория, чтобы сохранить результаты анализа в виде строки или вектора символов.

Пример: 'OutputDirectory',"./AnalysisResults/"

Типы данных: char | string

Имя дополнительного ссылочного файла GTF аннотации, который будет включен в объединенный блок в виде строки или вектора символов.

Пример: 'ReferenceGTF',"ref.gtf"

Типы данных: char | string

Имя директории или файла FASTA, содержащего геномные последовательности ДНК для ссылки в виде строки или вектора символов.

  • Если вы задаете директорию, она должна содержать один файл FASTA на контиг. Другими словами, директория должна содержать один файл FASTA на ссылочную хромосому, и каждый файл нужно назвать в честь хромосомы и иметь .fa или .fasta расширение.

  • Если вы задаете файл FASTA, он должен содержать все ссылочные последовательности.

Функция использует обеспеченные последовательности, чтобы улучшить transfrag классификацию и исключить артефакты.

Пример: 'ReferenceSequence',"allrefs.fasta"

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Имя файла выхода GTF, содержащего объединенный транскриптом, возвращенный как строка.

Выводимая строка также включает информацию о директории, заданную OutputDirectory. По умолчанию, функция

  • Создает merged_asm подпапку в текущем каталоге и сохраняет выходной файл (merged.gtf) в той папке.

  • Создает подпапку, названную журналами внутри merged_asm папка, и сохраняет файл журнала.

Если вы устанавливаете OutputDirectory к "/local/tmp/", mergedGTF становится "/local/tmp/merged.gtf". Функция также создает логарифмическую папку в заданной выходной директории.

Ссылки

[1] Trapnell, C., Б. Уильямс, Г. Пертеа, А. Мортэзэви, Г. Кван, Дж. ван Бэрен, С. Залцберг, B. Пустошь и Л. Пэчтер. 2010. Блок расшифровки стенограммы и квантификация RNA-Seq показывают неаннотируемые расшифровки стенограммы и изоформу, переключающуюся во время клеточной дифференцировки. Биотехнология природы. 28:511–515.

Смотрите также

|

Внешние веб-сайты

Введенный в R2019a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте