Exponenta Banner

CuffNormOptions

Набор опций для cuffnorm

развернуть все на странице

Описание

A CuffNormOptions объект содержит опции для cuffnorm функция, которая генерирует таблицы выражений, нормализованные для размера библиотеки [1].

Создание

Синтаксис

cuffnormOpt = CuffNormOptions
cuffnormOpt = CuffNormOptions(Name,Value)
cuffnormOpt = CuffNormOptions(S)

Описание

пример

cuffnormOpt = CuffNormOptions создает CuffNormOptions объект со значениями свойств по умолчанию.

CuffNormOptions требуется пакет поддержки Cufflinks для Bioinformatics Toolbox™. Если пакет поддержки не установлен, то функция предоставляет ссылку на загрузку. Для получения дополнительной информации смотрите Пакеты поддержки ПО Bioinformatics Toolbox.

Примечание

CuffNormOptions поддерживается в Mac и UNIX® только платформы.

cuffnormOpt = CuffNormOptions(Name,Value) устанавливает свойства объекта с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Заключайте каждое имя свойства в кавычки. Для примера, cuffnormOpt = CuffNormOptions('NumThreads',8) задает использование восьми параллельных потоков.

cuffnormOpt = CuffNormOptions(S) задает необязательные параметры с помощью строкового или символьного вектора S.

Входные параметры

расширить все

cuffmerge опции, заданные как строковый или символьный вектор. S должен быть в исходном cuffmerge синтаксис опции (префикс одним или двумя штрихами).

Пример: '--seed 5'

Свойства

расширить все

Команды должны быть в собственном синтаксисе (с префиксом один или два штриха). Используйте эту опцию для применения недокументированных флагов и флагов без соответствующего MATLAB® свойства.

Когда программа преобразует исходные флаги в свойства MATLAB, она сохраняет все неопознанные флаги в этом свойстве.

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

Типы данных: char | string

Флаг для включения всех свойств объекта с соответствующими значениями по умолчанию при преобразовании в синтаксис исходных опций, заданный как true или false. Можно преобразовать свойства в исходный синтаксис, префиксированный одним или двумя штрихами (такими как '-d 100 -e 80') при помощи getCommand. Значение по умолчанию false означает, что, когда вы вызываете getCommand(optionsObject)преобразует только указанные свойства. Если значение true, getCommand преобразует все доступные свойства со значениями по умолчанию для неопределенных свойств в исходный синтаксис.

Примечание

Если вы задаете IncludeAll на trueпрограммное обеспечение преобразует все доступные свойства со значениями по умолчанию для неопределенных свойств. Единственным исключением является то, что когда значение по умолчанию свойства NaN, Inf, [], '', или "", тогда программное обеспечение не преобразует соответствующее свойство.

Пример: true

Типы данных: logical

Метки для выборок, заданные как строка, вектор символов, вектор строка или массив ячеек векторов символов. Если вы предоставляете метки, необходимо задать то же количество меток, что и входные выборки.

Пример: ["mutant1","mutant2"]

Типы данных: double | char | string | cell

Метод нормализации размера библиотеки, заданный как один из следующих опций:

  • "geometric" - функция масштабирует значения FPKM на медианное геометрическое среднее количества фрагментов во всех библиотеках, как описано в [2].

  • "classic-fpkm" - Функция не применяет масштабирование к значениям FPKM или счетчикам фрагментов.

  • "quartile" - функция масштабирует значения FPKM на отношение верхних квартилей между счетчиками фрагментов и среднее значение во всех библиотеках.

Пример: "classic-fpkm"

Типы данных: char | string

Флаг, чтобы использовать только фрагменты, совместимые с ссылкой транскриптом, для вычисления значений FPKM, заданных как true или false.

Пример: false

Типы данных: logical

Флаг для включения всех фрагментов для вычисления значений FPKM, заданный как true или false. Если значение true, функция включает все фрагменты, включая фрагменты без совместимой ссылки.

Пример: true

Типы данных: logical

Количество параллельных потоков, заданное как положительное целое число. Потоки выполняются на отдельных процессорах или ядрах. Увеличение количества потоков обычно значительно улучшает время выполнения, но увеличивает объем памяти.

Пример: 4

Типы данных: double

Директория для хранения результатов анализа, заданный как строковый или символьный вектор.

Пример: "./AnalysisResults/"

Типы данных: char | string

Формат для файлов результатов, заданный как "simple-table" или "cuffdiff".

  • "simple-table" - Вывод представлен в формате таблицы с разделителем табуляций.

  • "cuffdiff" - Вывод в той же форме, в которой используется cuffdiff.

Пример: "cuffdiff"

Типы данных: char | string

Seed для генератора случайных чисел, заданное как неотрицательное целое число. Установка значения seed обеспечивает воспроизводимость результатов анализа.

Пример: 10

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Поддерживаемая версия программного обеспечения оригинальных запонок, возвращенная как строка.

Пример: "2.2.1"

Типы данных: string

Функции объекта

getCommandПереведите свойства объекта в синтаксис исходных опций
getOptionsTableВозвращает таблицу со всеми свойствами и эквивалентными опциями в исходном синтаксисе

Примеры

свернуть все

Создайте CuffNormOptions объект со значениями по умолчанию.

opt = CuffNormOptions;

Создайте объект с помощью пар "имя-значение".

opt2 = CuffNormOptions('OutputDirectory',"./norm",'Seed',20)

Создайте объект с помощью исходного синтаксиса.

opt3 = CuffNormOptions('--output-dir ./norm --seed 20')

Создайте CufflinksOptions объект, чтобы задать опции запонки, такие как количество параллельных нитей и выхода директории для хранения результатов.

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

Файлы, предоставленные для этого примера, содержат выровненные показания для Mycoplasma pneumoniae из двух выборок с тремя повторениями каждый. Считывания моделируются 100bp-считывания для двух генов (gyrA и gyrB) расположены рядом друг с другом на геноме. Все чтения сортируются по ссылочному положению, как требуется 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 из выровненных показаний.

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

gtfs представляет собой список файлов GTF, которые содержат собранные изоформы.

Сравнение собранных изоформ с помощью cuffcompare.

stats = cuffcompare(gtfs);

Объедините собранные транскрипты с помощью cuffmerge.

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

mergedGTF сообщает только один транскрипт. Это потому, что два интересующих гена расположены рядом друг с другом, и cuffmerge не может различать два разных гена. Вести cuffmerge, используйте ссылку GTF (gyrAB.gtf) содержащая информацию об этих двух генах. Если файл расположен не в той же директории, который вы запускаете cuffmerge от, вы также должны задать путь к файлу.

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

Вычислите изобилие (уровни выражения) из выровненных показаний 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 значимость изменений экспрессии для генов и транскриптов между условиями, выполнив дифференциальную проверку с использованием cuffdiff. cuffdiff функция действует в двух разных шагах: функция сначала оценивает изобилие по выровненным чтениям, а затем выполняет статистический анализ. В некоторых случаях (для примера, распределение вычислительной нагрузки между несколькими работниками), выполнение двух шагов отдельно желательно. После выполнения первого шага с cuffquant, можно затем использовать двоичный выходной файл CXB в качестве входов для cuffdiff для выполнения статистического анализа. Поскольку cuffdiff возвращает несколько файлов, задает рекомендуемую выходную директорию.

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

Отобразите таблицу, содержащую результаты дифференциального экспрессионного теста 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'

Вы можете использовать cuffnorm чтобы сгенерировать нормированные таблицы выражений для последующих анализов. cuffnorm результаты полезны, когда у вас есть много выборки, и вы хотите объединить их или построить уровни экспрессии для генов, которые важны в вашем исследовании. Обратите внимание, что вы не можете выполнить дифференциальный анализ выражения, используя cuffnorm.

Задайте массив ячеек, где каждый элемент является строковым вектором, содержащим имена файлов для одной выборки с репликами.

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 выражения для каждого транскрипта.

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, начинающиеся с q, имеют формат conditionX_N, указывающий, что столбец содержит значения для репликации N conditionX.

Ссылки

[1] Трапнелл, Коул, Брайан А Уильямс, Гео Пертея, Али Мортазави, Гордон Кван, Марийке Дж. Ван Барен, Стивен Л Зальцберг, Барбара Дж. Уолд и Лиор Пахтер. «Сборка транскрипта и количественное определение РНК-Seq обнаруживает неаннотированные транскрипты и переключение изоформы во время дифференциации камер». Биотехнология природы 28, № 5 (май 2010): 511-15.

См. также

| | | | | | |

Темы

Внешние веб-сайты

Введенный в R2019a

Документация по Bioinformatics Toolbox

Поддержка