如何从NT/NR数据库中提取子库

最近做有关小鼠肠道微生物宏基因组,遇到两个问题,一是数据量太大,二是宿主污染严重。

估计宿主污染至少80%左右,因而就想通过一些方法,例如kraken、bowtie等把宿主污染去除。

那么就有一个问题,如何选择去除污染的数据库呢?

思来想去,还是从NT库入手,打算把NT库所有动物的序列或者所有小鼠的序列提取出来,做成一个子库,用来去除宿主污染。

百度了一下提取子库的方法,大多都是人云亦云,干脆还是自己整理整理。下面是一些步骤

1 首先下载NCBI的taxonomy数据库


下载完解压缩,其中names.dmp和nodes.dmp两个文件很重要,是后续提取子库的基础

2 下载NCBI的TaxonKit软件,http://bioinf.shenwei.me/taxonkit/download/,linux系统直接解压

而后把names.dmp和nodes.dmp两个文件直接cp到~/.taxonkit下,其余的.dmp也可一并cp到~/.taxonkit下

cp taxdump/* ~/.taxonkit

3 下载NCBI的csvtk软件,http://bioinf.shenwei.me/csvtk/download/,linux系统也是直接解压,即可使用

4 (选择性步骤)NCBI taxonomy数据库下还有accession2taxid库,这个库里面也有蛋白以及核酸的accession以及对应的分类id,但是经过尝试,采取这种方法提取的子库序列往往出乎意料的少,很可能是该库的accession与NT/NR库的accession不一致,前者可能冗余更多,因此该方法可忽略,见仁见智吧,下面给个例子,例如:

#从taxonomy数据库中的nucl_wgs.accession2taxid提取accession号

pigz -dc prot.accession2taxid.gz \

    | csvtk grep -t -f taxid -P $id.taxid.txt \

    | csvtk cut -t -f accession.version,taxid \

    | sed 1d \

    > $id.acc2taxid.txt

cut -f 1 $id.acc2taxid.txt > $id.acc.txt

5 查看,并提取动物的taxid

grep -P "\|\s+[aA]nimal\w*\s*\|" ~/.taxonkit/names.dmp

33208

taxonkit list --ids 33208 --indent "" > $id.taxid.txt

6 从下载好的NT库提取对应的accession

blastdbcmd -db $NT -entry all -outfmt "%a %T" | csvtk grep -d ' ' -D ' ' -f 2 -P $id.taxid.txt \

    | cut -d ' '  -f 1 \

    > $id.acc.txt

7 从NT库提取完整的nt序列,并提取子库序列

blastdbcmd -db $NT -dbtype nucl -entry all -outfmt "%f" -out - | pigz -c > nt.fa.gz

time cat <(echo) <(pigz -dc nt.fa.gz) \

    | perl -e 'BEGIN{ $/ = "\n>"; <>; } while(<>){s/>$//;  $i = index $_, "\n"; $h = substr $_, 0, $i; $s = substr $_, $i+1; if ($h !~ />/) { print ">$_"; next; }; $h = ">$h"; while($h =~ />([^ ]+ .+?) ?(?=>|$)/g){ $h1 = $1; $h1 =~ s/^\W+//; print ">$h1\n$s";} } ' \

    | seqkit grep -f $id.acc.txt -o nt.$id.fa.gz

需要注意的是,这里又使用了seqkit软件。这种从NT库中还原的nt.fa序列里面有很多重复的头文件,例如

所以使用的话,还需要写个perl把这些序列拆开,最终形成nt.anmail.fa.gz

8 如果直接想构建子库,那么没必要搞序列,直接运行

blastdb_aliastool -gilist $id.acc.txt -db $NT -out nt_animal -title nt_animal

最后编辑于
©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 215,133评论 6 497
  • 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 91,682评论 3 390
  • 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 160,784评论 0 350
  • 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 57,508评论 1 288
  • 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 66,603评论 6 386
  • 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 50,607评论 1 293
  • 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 39,604评论 3 415
  • 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 38,359评论 0 270
  • 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 44,805评论 1 307
  • 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 37,121评论 2 330
  • 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 39,280评论 1 344
  • 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 34,959评论 5 339
  • 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 40,588评论 3 322
  • 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 31,206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 32,442评论 1 268
  • 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 47,193评论 2 367
  • 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 44,144评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容