使用fusioncatcher进行融合基因的分析

欢迎关注”生信修炼手册”!


在某篇评估转录组各个分析流程所用软件的文章中,fusioncatcher 被评为分析融合基因的最佳工具,该软件的网址如下

https://github.com/ndaniel/fusioncatcher

这个软件的安装过程比较繁琐,依赖很多第三方软件,为了简化安装,官方提供了自动化的安装脚本, 用法如下

wget http://sf.net/projects/fusioncatcher/files/bootstrap.py -O bootstrap.py
python bootstrap.py -t --download

该脚本会自动下载依赖的软件包并安装。软件的使用相对简单很多,分为以下两步

1. 准备参考基因组

fusioncatcher也提供了准备参考基因组的脚本,该脚本会从Ensembl等网站自动下载数据,所以使用时需要联网,用法如下

fusioncatcher-build -g mus_musculus -o /db/mouse -w asia.ensembl.org

-g参数指定参考基因组的物种名称,-o指定输出结果的目录,-w参数指定ensembl web service, 即biomart的的网址。需要注意的是,-w参数一定要设置成上述示例中的样子,默认参数是不可以的,另外对于人和小鼠而言,因为会从gencode数据库下载文件,而gencode的FTP地址发生了变动,所以要手动修改源代码中gencode的FTP地址。

对于-o参数的取值,可以参考如下链接

ftp://ftp.ensembl.org/pub/current_fasta

该目录下每个物种对应一个文件夹,fusioncatcher就是根据-o参数的取值来下载对应物种的序列。

除了下载文件,该步骤还包括建立索引等费时较长的步骤,所以这一步的运行时间会比较久,需要5-10个小时。

对于human而言,官方提供基于Ensembl release 90版本建立的数据库,下载方式如下

mkdir -p /some/human/data/
cd /some/human/data/
wget http://sourceforge.net/projects/fusioncatcher/files/data/human_v90.tar.gz.aa
wget http://sourceforge.net/projects/fusioncatcher/files/data/human_v90.tar.gz.ab
wget http://sourceforge.net/projects/fusioncatcher/files/data/human_v90.tar.gz.ac
wget http://sourceforge.net/projects/fusioncatcher/files/data/human_v90.tar.gz.ad
cat human_v90.tar.gz.* | tar xz
ln -s human_v90 current

2. 运行

用法如下

fusioncatcher \
-d  database_directory  \
-i   fastq_directory  \
-o  output_directory

-d参数指定物种的参考基因组所在目录,-i参数指定样本对应的原始测序数据fastq文件所在目录,-o参数指定输出结果的目录。

对于原始序列所在的目录,在该目录下可以同时存在多个样本的结果,软件会自动识别不同样本对应的R1和R2端数据。

由于fusioncatcher内置了质量控制的程序,会自动对fastq文件进行去除adapter,去除低质量等分析,所以我们只需要提供原始的测序数据就可以了。

在输出目录中,final-list_candidate-fusion-genes.txt 就是最终预测到的所有融合基因,这个目录下文件很多,每个文件的详细解释可以参考官方文档。

·end·

—如果喜欢,快分享给你的朋友们吧—


扫描关注微信号,更多精彩内容等着你!

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 213,616评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,020评论 3 387
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 159,078评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,040评论 1 285
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,154评论 6 385
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,265评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,298评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,072评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,491评论 1 306
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,795评论 2 328
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,970评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,654评论 4 337
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,272评论 3 318
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,985评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,223评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,815评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,852评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容