Skip to content

juavasiliadis/nanopore-hw

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

37 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Группа G4 / SRR11461739, SRR11461738

Участники:

  • Соколов Василий Викторович
  • Терентьева Юлия Андреевна
  • Фаттахов Айдар Ильгизович
  • Федоров Александр Николаевич

Шаг 0 - подготовка окружения

Работать будем с пакетными менеджером conda, для чего-то другого(например Docker-a) все равно прав нет. Ставим все искомые утилиты:

# Новое окружение
conda create -y --name nanopore-hw
conda activate nanopore-hw

# Пакеты
conda install -y -c bioconda \
	sra-tools \ # fastq-dump 
	fastqc    \ # qc
	multiqc   \ # qc
	porechop  \ # nanopore trimming
	filtlong  \ # long reads filtering
	unicycler   # bacterial genome assembler

К сожалению, bioconda рецепт для r-minionqc(qc для длинных прочтений) сломан, r-minionqc не ставится даже в чистое окружение. Поставим зависимости через conda, а скрипт просто скачаем:

conda install -y r-data.table r-futile.logger r-ggplot2 r-optparse r-plyr r-readr r-reshape2 r-scales r-viridis r-yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/roblanf/minion_qc/master/MinIONQC.R -O MinIONQC.R

Шаг 1 - загрузка прочтений

Выполним обязательно настройку для fastq-dump. В нашем случае это просто save-exit, не очень понятно зачем она сделали ее обязательной.

vdb-config --interactive

Загружаем наши прочтения. Использовать gzip не будем, на кластере свободно порядка 3TB:

mkdir -p fastq/SRR11461738 fastq/SRR11461739

# paired end
fastq-dump --split-files -O fastq/SRR11461738 SRR11461738

# long reads
fastq-dump -O fastq/SRR11461739 SRR11461739

Шаг 3 - предобработка

Сделаем подвыборку длиных прочтений (--length_weight 10 для приоритета именно длинных прочтений):

filtlong --min_length 1000 --target_bases 400000000 --length_weight 10 fastq/SRR11461739/SRR11461739.fastq > fastq/SRR11461739/SRR11461739.filtlong.fastq

Если судить по twitter(нормальной документации в google не нашлось) то guppy уже это делает автоматически. Наши прочтения с 2020-го года, можно считать, что адаптеров там нет. Однако, на всякий случай, воспользуемся porechop

porechop -i fastq/SRR11461739/SRR11461739.filtlong.fastq -o fastq/SRR11461739/SRR11461739.trimmed.filtlong.fastq

Забавно, адаптеры нашлись, притом почти везде:

27,031 / 29,786 reads had adapters trimmed from their start (1,001,422 bp removed)
24,766 / 29,786 reads had adapters trimmed from their end (371,069 bp removed)
3,291 / 29,786 reads were split based on middle adapters

В идеале porechop надо запускать на исходных прочтениях, и только потом делать filtlong. Однако для такого подхода на сервере не хватает RAM, а сделать swap нет прав. Оставим как есть, но в боевой ситуации нужно было бы что-то придумать (купить RAM/написать сис. админу/разбить файл на несколько/т.д.).

Шаг 4 - qc

Создаем требуемые директории и запускаем fastqc:

mkdir -p qc/fastqc qc/minionqc

fastqc -t 16 -o qc/fastqc fastq/SRR11461738/SRR11461738_* fastq/SRR11461739/SRR11461739.*

Попробуем minionqc на исходных/отфильтрованных/обрезанных прочтениях:

Rscript MinIONQC.R -p 16 -i fastq/SRR11461739/SRR11461739.fastq -o qc/minionqc/SRR11461739
Rscript MinIONQC.R -p 16 -i fastq/SRR11461739/SRR11461739.filtlong.fastq -o qc/minionqc/SRR11461739.filtlong
Rscript MinIONQC.R -p 16 -i fastq/SRR11461739/SRR11461739.trimmed.filtlong.fastq -o qc/minionqc/SRR11461739.trimmed.filtlong.fastq

К сожалению, во всех случаях minionqc упал с ошибкой следующего вида:

INFO [2020-11-03 22:17:20] Loading input file: fastq/SRR11461739/SRR11461739.filtlong.fastq
WARN [2020-11-03 22:17:26] There were problems in parsing your input file with the following rows: 
WARN [2020-11-03 22:17:26] 895
WARN [2020-11-03 22:17:26] 895
WARN [2020-11-03 22:17:26] 895
# Повтор одного и того же сообщения тысячи раз...
WARN [2020-11-03 22:17:26] 1095
# Повтор одного и того же сообщения тысячи раз... + еще десяток подобных ошибок
Error: Assigned data `as.numeric(as.character(d$sequence_length_template))` must be compatible with existing data.
✖ Existing data has 64525 rows.
✖ Assigned data has 0 rows
Backtrace:
     █
  1. └─global::single.flowcell(input.file, output.dir, q)
  2.   └─global::load_summary(input.file, min.q = c(-Inf, q))
  3.     ├─base::`$<-`(`*tmp*`, "sequence_length_template", value = numeric(0))
  4.     └─tibble:::`$<-.tbl_df`(`*tmp*`, "sequence_length_template", value = numeric(0))
  5.       └─tibble:::tbl_subassign(...)
  6.         └─tibble:::vectbl_recycle_rhs(...)
  7.           └─base::tryCatch(...)
  8.             └─base:::tryCatchList(expr, classes, parentenv, handlers)
  9.               └─base:::tryCatchOne(expr, names, parentenv, handlers[[1L]])
 10.        
Execution halted

В github репозитории висит issue на подобную ошибку с пометкой исправлено. Только наша ошибка - это падение в уже исправленном коде. Т.к. это учебный проект, поверим что прочтения хорошие и углубляться в проблему не будем.
P.S. Казалось бы, есть ли связь между языком и качеством утилит? А ведь тулы на R очень часто из коробки не работают...

Агрегируем qc-отчет:

multiqc -o qc qc

MultiQC отчет доступен по ссылке.

Из отчета можно заметить, что адаптеры у парных прочтений уже обрезаны, однако есть странное распределение в первых 20 и последних 5 позициях. Кажется, что это просто артефакт секвенирования на Illumina(будет здорово, если Вы прокомментируете).
Чтобы не потерять информацию, обрезать их не будем. Если сборка получится плохой, то всегда можно вернуться и попробовать обрезать.

Для предобработанных длинных прочтений такое почти не характерно, но 5` конец также можно обрезать при необходимости.
Странное распределение на 3` конце можно объяснить очень просто - настолько длинных прочтений всего несколько.

Шаг 5 - сборка генома

Ставим зависимость unicycler racon, который по какой-то причине не был установлен conda сразу. Затем собираем бактериальный геном в гибридном режиме(длинные + короткие прочтения):

conda install -c bioconda racon

unicycler -1 fastq/SRR11461738/SRR11461738_1.fastq -2 fastq/SRR11461738/SRR11461738_2.fastq \
	  -l fastq/SRR11461739/SRR11461739.trimmed.filtlong.fastq -o assembly -t 16 & disown

Лог доступен в файле assembly/unicycler.log.

При полировке сборки pilon упал с OutOfMemoryError, т.к. в jvm стандартный размер кучи небольшой. Через переменные окружения максимальный размер кучи jvm можно увеличить и повторить сборку/полировку, но в нашем учебном примере этот момент упустим.

В финале получилась одна кольцевая хромосома:

cat assembly/assembly.fasta | grep ">"

# >1 length=4215612 depth=1.00x circular=true

Шаг 6 - BLAST

Для того, чтобы определить, к какому виду принадлежит собранная бактерия, восппользуемся NCBI Blast. Собранный геном оказался слишком большим для того, чтобы загрузить его в blastn, поэтому он был разделён на части длиной по 5000 пн (+остаток) при помощи следующей команды:

split -l 5000  --numeric-suffixes assembly/assembly.fasta

Параметры blastn устанавливались по умолчанию, выбранный организм - bacteria (taxid:2). В результате работы blastn было установлено, что данная бактерия принадлежит к Bacillus subtilis.

Шаг 7 - Bandage

Установили Bandage на домвшнем ноутбуке при помощи команды

conda install Bandage

На вход Bandage принимает файлы с расширением .gfa, такие файлы сгенерировала программа unicycler, причем мы имеем не один конечный файл а 6 посдледовательных файлов, сгенерированных в процессе сборки. Визуализируем три из них:

001_best_spades_graph.gfa

Граф в котором показаны длинные и коротнкие прочтения - это вершины, рёбра это возможные варианты их соединения.

004_bridges_applied.gfa

Граф почти полностью собранной хромосомы бактерии, вершины ещё не соединены, кроме того в нижнем правом углу представлены нескольео маленьких графов из коротких прочтений, которые алгоритм ещё не внёс в основной граф, соответствующий бактериальной хромосоме.

assembly.gfa

Граф из одной вершины, соответствующие полностью собраной бактериальной хромосоме.

Шаг 8 - abricate

Клонируем репозиторий abricate:

git clone https://github.com/tseemann/abricate.git
cd abricate/bin

Для работы abricate нужен скрипт any2fasta:

wget https://raw.githubusercontent.com/tseemann/any2fasta/master/any2fasta
export PATH=~/abricate/bin:$PATH

А также Path/Tiny.pm:

mkdir Path
curl "https://raw.githubusercontent.com/dagolden/Path-Tiny/master/lib/Path/Tiny.pm" > Path/Tiny.pm

Скачиваем базы: abricate --setupdb

Запускаем: abricate assembly/assembly.fasta > hw.out

Результат:

#FILE	SEQUENCE	START	END	STRAND	GENE	COVERAGE	COVERAGE_MAP	GAPS	%COVERAGE	%IDENTITY	DATABASE	ACCESSION	PRODUCT	RESISTANCE
hw.fasta	1	275436	276356	+	mphK	1-921/921	===============	0/0	100.00	100.00	ncbi	NG_065846.1	macrolide 2'-phosphotransferase MphK	MACROLIDE
hw.fasta	1	604334	605977	-	vmlR	1-1644/1644	===============	0/0	100.00	100.00	ncbi	NG_063831.1	ABC-F type ribosomal protection protein VmlR	LINCOSAMIDE;STREPTOGRAMIN;TIAMULIN
hw.fasta	1	2050924	2053523	-	rphC	1-2606/2607	========/======	6/26	99.35	82.42	ncbi	NG_063825.1	rifamycin-inactivating phosphotransferase RphC	RIFAMYCIN
hw.fasta	1	2735279	2736133	-	aadK	1-855/855	===============	0/0	100.00	100.00	ncbi	NG_047379.1	aminoglycoside 6-adenylyltransferase AadK	STREPTOMYCIN
hw.fasta	1	4184757	4185278	-	satA_Bs	1-522/522	===============	0/0	100.00	100.00	ncbi	NG_064662.1	streptothricin N-acetyltransferase SatA	STREPTOTHRICIN
hw.fasta	1	4187278	4188654	-	tet(L)	1-1377/1377	===============	0/0	100.00	100.00	ncbi	NG_048204.1	tetracycline efflux MFS transporter Tet(L)	TETRACYCLINE

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • HTML 100.0%