HLA-VBSeq中如何對全基因組數(shù)據(jù)進行HLA分型

今天給大家介紹一下HLA-VBSeq中如何對全基因組數(shù)據(jù)進行HLA分型。文章的內(nèi)容小編覺得不錯，現(xiàn)在給大家分享一下，覺得有需要的朋友可以了解一下，希望對大家有所幫助，下面跟著小編的思路一起來閱讀吧。

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HLA-VBseq 利用全基因組測序的數(shù)據(jù)，可以提供8位的HLA分型結(jié)果，其文獻鏈接如下

https://bmcgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2164-16-S2-S7

下面利用30X的全基因組數(shù)據(jù)，對HLA-VBSeq, PHLAT, HLAminer這3款軟件的分型結(jié)果進行了評估，準確率匯總?cè)缦?/p>

可以看到，只有HLA-VBSeq提供了8位的分型結(jié)果，準確率高達99.94%；對于2位到4位的分型結(jié)果，其準確率也高于另外兩款軟件。

同時還評估了不同測序量時，各種軟件提供的4位分型結(jié)果的準確率,結(jié)果如下

在不同條件下，HLA-VBseq的準確率都是最高的。由此可見，該軟件的分型效果還是相當不錯的，官網(wǎng)如下

http://nagasakilab.csml.org/hla/

該軟件采用java語言開發(fā)，直接下載HLAVBseq.jar就可以了，除了該文件之外，還需要下載以下幾個文件

1. bamNameIndex.jar

2. SamToFastq.jar

3. parse_result.pl

4. hla_all.fasta

5. Allelelist.txt

前三個程序在處理fastq文件時會用到；后兩個文件是從IMGA/HLA數(shù)據(jù)庫下載的，如果覺得官網(wǎng)提供的版本較老，可以從IMGA/HLA數(shù)據(jù)庫下載最新版。

軟件的步驟較多，首先將fastq序列與參考基因組進行比對，得到bam文件，然后對該bam文件進行操作。步驟如下：

1. 挑選位于HLA 基因區(qū)域的reads

利用samtools view 命令挑選出比對到HLA區(qū)域的reads , 命令如下

samtools view -hb align.bam  chr6:29907037-29915661 chr6:31319649-31326989 chr6:31234526-31241863 chr6:32914391-32922899 chr6:32900406-32910847 chr6:32969960-32979389 chr6:32778540-32786825 chr6:33030346-33050555 chr6:33041703-33059473 chr6:32603183-32613429 chr6:32707163-32716664 chr6:32625241-32636466 chr6:32721875-32733330 chr6:32405619-32414826 chr6:32544547-32559613 chr6:32518778-32554154 chr6:32483154-32559613 chr6:30455183-30463982 chr6:29689117-29699106 chr6:29792756-29800899 chr6:29793613-29978954 chr6:29855105-29979733 chr6:29892236-29899009 chr6:30225339-30236728 chr6:31369356-31385092 chr6:31460658-31480901 chr6:29766192-29772202 chr6:32810986-32823755 chr6:32779544-32808599 chr6:29756731-29767588 | samtools fastq - -1 R1.fq -2 R2.fq

需要注意的是，在使用view命令時，雖然也可以直接提供一個bed格式的文件來挑選特定區(qū)域的reads,但是這種用法不會利用到bam文件的索引，所以速度很慢。對于全基因組數(shù)據(jù)，bam文件很大，上述寫法雖然冗長，但是執(zhí)行效率高。

2. 挑選沒比對上的reads

利用samtools view 命令挑選出沒有比對上參考基因組的reads, 命令如下：

samtools view -hb  -f 12 /home/pub/output/WGS/18B0315D/6343/6343_final.bam | samtools fastq - -1 unmapped_R1.fq -2 unmapped_R2.fq

3. 合并reads

將比對到HLA區(qū)域的reads和沒比對上參考基因組的reads合并，命令如下

cat R1.fq unmapped_R1.fq > R1.fastq
cat R2.fq unmapped_R2.fq > R2.fastq

4. 與HLA參考reads比對

利用bwa軟件，將上一步得到的reads與HLA參考序列比對，命令如下

bwa index hla_all.fasta
bwa mem -t 8 -P -L 10000 -a hla_all.fasta R1.fastq R2.fastq > out.sam

5. 運行HLA-VBSeq

HLA-VBSeq支持雙端或者單端測序的數(shù)據(jù)，這里以雙端數(shù)據(jù)為例，用法如下

java -jar HLAVBSeq.jar hla_all.fasta out.sam result.txt --alpha_zero 0.01 --is_paired

6. 格式化結(jié)果

上一步就已經(jīng)生成結(jié)果了，這一步只是格式化,下面的代碼會篩選出HLA-A基因的分型結(jié)果

perl parse_result.pl Allelelist.txt result.txt | grep "^A\*" | sort -k2 -n -r > HLA.txt

格式化之后的結(jié)果，內(nèi)容如下

A*01:01:01:01 17.4022266628604
A*11:01:01 12.0376819868684

共兩列，第一列為Allel, 第二列為該Allel區(qū)域的平均測序深度。

以上就是HLA-VBSeq中如何對全基因組數(shù)據(jù)進行HLA分型的全部內(nèi)容了，更多與HLA-VBSeq中如何對全基因組數(shù)據(jù)進行HLA分型相關(guān)的內(nèi)容可以搜索創(chuàng)新互聯(lián)之前的文章或者瀏覽下面的文章進行學(xué)習(xí)哈！相信小編會給大家增添更多知識,希望大家能夠支持一下創(chuàng)新互聯(lián)！

新聞名稱：HLA-VBSeq中如何對全基因組數(shù)據(jù)進行HLA分型
網(wǎng)頁路徑：http://bm7419.com/article28/iidocp.html

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