Informations

Comment convertir le format de fichier FASTQ en format de fichier GTF ?

Comment convertir le format de fichier FASTQ en format de fichier GTF ?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

J'ai beaucoup de fichiers FASTQ (FASTQ est une norme pour stocker la sortie d'instruments de séquençage à haut débit tels que l'analyseur de génome Illumina) et j'ai besoin de les convertir au format GTF (gtf - format de fichier utilisé pour contenir des informations sur la structure des gènes qui caractéristique importante est qu'il est validable : à partir d'une séquence et d'un fichier GTF, on peut vérifier que le format est correct, ce qui réduit considérablement les problèmes d'échange de données entre les groupes).

Je suppose que (si ces formats sont des standards de fichiers populaires) il doit exister un logiciel qui convertit facilement les informations deFASTQfichiers àGTFdéposer. Quelqu'un a-t-il entendu parler d'un tel logiciel (c'est possible en open source) ? je suis familier avecPaquet statistique RetSASet peut apprendrePythonà la volée.

Merci pour toute aide.


Vous devriez vraiment lire sur ces deux formats de fichiers. Comme swbarnes l'a mentionné, FASTQ et GTF détiennent différents types d'informations. GTF stocke l'annotation d'une séquence de référence. Par exemple, un GTF pour une séquence de génome aura les informations sur les emplacements de caractéristiques tels que les gènes, les transcrits, les exons, les codons d'initiation, etc.

FASTQ stocke la séquence d'une lecture obtenue à partir du séquençage ainsi que les scores de qualité correspondant à chaque position.

Comme mentionné par d'autres, demander l'interconversion de ces formats de fichiers n'a aucun sens.


Je suppose que ce que vous demandez est "Comment obtenir de nouvelles annotations avec un fichier FASTQ à portée de main ?"

Cela dépend aussi de ce que vous voulez annoter.

La sixième colonne d'un fichier GTF fait référence à un But; vous pouvez affecter des valeurs d'expression à différentes fonctionnalités. Vous pouvez calculer l'expression à l'aide du nombre de lectures. S'il s'agit de lectures RNAseq, l'expression peut être mesurée à l'aide de packages tels que tophat-cufflinks, RNAstar ou d'autres.

Si vous utilisez ChIP-Seq, vous pouvez générer un GTF avec une nouvelle fonctionnalité appelée TFBS (transcription factor binding site) et annoter les emplacements. Un package populaire utilisé pour l'analyse ChIP-Seq est MACS, qui prend vos lectures et génère le TFBS sous la forme d'un fichier BED qui stocke également les coordonnées. Vous pouvez convertir BED en GTF. Vous pouvez également attribuer des scores en fonction du nombre de lectures à différents TFBS.

Si vous n'avez pas de génome de référence ou si l'annotation du génome de référence est incomplète, alors vous devez d'abord assembler vos reads. Si vous avez un génome de référence, vous pouvez opter pour un assemblage guidé de référence des transcrits pour obtenir de nouveaux transcrits ou variantes d'épissage ; Les boutons de manchette font cela.

Si vous n'avez pas de génome de référence, vous devez opter pour l'assemblage de novo de votre transcriptome et annoter le transcriptome pour les codons de départ ou d'autres caractéristiques des transcrits traités. Velvet et Trinity sont des packages populaires qui effectuent un assemblage de novo.


Votre question n'est pas très claire. Quel doit être le contenu de votre fichier GTF ? En règle générale, les fichiers GTF contiennent des informations sur l'emplacement des exons dans un ensemble de séquences d'ADN. Déterminer l'emplacement et la structure exon/intron des gènes n'est pas une tâche technique simple (c'est-à-dire une "conversion" comme indiqué dans votre question), mais plutôt un vaste domaine de recherche active. L'annotation des gènes implique l'utilisation d'une modélisation statistique (ab initio prédicteurs de gènes), aligner les preuves expérimentales (EST, ADNc et potentiellement lectures Illumina RNA-Seq) et, dans certains cas, affiner manuellement les prédictions informatiques. Si vous travaillez avec un organisme modèle comme l'homme, la souris ou la mouche des fruits, des fichiers GTF fiables sont facilement disponibles en téléchargement à partir de bases de données publiques. Si vous ne travaillez pas avec un organisme modèle, vous avez beaucoup de travail à faire pour annoter un génome à partir de zéro.

Ou peut-être souhaitez-vous annoter de nouvelles isoformes à épissage alternatif pour des gènes connus ?

Sans plus d'informations, il nous sera difficile de vous aider à comprendre comment traiter vos données brutes (Illumina lit au format FASTQ) dans un fichier GTF qui répond à une question biologique qui vous intéresse.


Un fastq contient des séquences. Un gtf contient les coordonnées de l'emplacement des caractéristiques telles que les exons dans une séquence de référence. Vous ne pouvez pas les interconvertir, cela n'a aucun sens.


La suite Tuxedo (Tophat, Bowtie et boutons de manchette) utilisée pour traiter les données RNA_seq, en supposant que c'est l'origine de vos fichiers .fastq, devrait fonctionner pour vous.

https://ccb.jhu.edu/software/tophat/index.shtml


Guide de reformatage

Le reformatage est conçu pour les tâches génériques de traitement de lecture en continu qui nécessitent peu de mémoire ou de calcul, telles que la conversion de format, le sous-échantillonnage et diverses opérations de filtrage. Certaines de ses fonctionnalités (comme le rognage de qualité, le filtrage de longueur, la génération d'histogrammes) sont partagées avec BBDuk, auquel cas BBDuk sera plus rapide mais une grande partie (comme la conversion de bases dégénérées en N) est unique à Reformater. En raison de sa faible consommation de ressources, Reformater est souvent préférable à BBDuk lors de la transmission de données vers ou depuis un programme à hautes ressources. Ce guide ignorera la plupart des fonctionnalités partagées avec BBDuk.

Les paramètres de reformatage sont décrits dans son script shell (reformat.sh). Ce fichier fournit des exemples d'utilisation de diverses tâches courantes.


Comment convertir le format de fichier FASTQ en format de fichier GTF ? - La biologie

1. Recherchez le nom de l'ordinateur qui vous a été réservé (https://cbsu.tc.cornell.edu/ww/machines.aspx?i=123 ).
2. Connectez-vous à l'ordinateur à l'aide de Putty (Windows) ou Terminal (Mac).
3. A partir de la ligne de commande, créez un répertoire de travail et copiez tous les fichiers de données requis pour cet exercice dans le répertoire de travail. (Remplacez &ldquomy_user_ID&rdquo dans les commandes par votre véritable ID utilisateur BioHPC).

Partie 2. Examiner la qualité des fichiers de données fastq

1. Exécutez fastqc sur le fichier fastq.
2. Le logiciel fastqc créerait un nouveau fichier appelé &ldquoERR458493_fastqc.html&rdquo. Vous pouvez utiliser FileZilla pour télécharger le fichier sur votre ordinateur portable et double-cliquer sur le fichier pour vérifier les résultats
Les données utilisées pour cet exercice sont issues de cet article : Schurch et al. (2016) ARN 22(6) : 839 PMID : PMID : 27022035

Partie 3. Exécuter le logiciel de mappage de lecture

Nous allons utiliser STAR pour mapper les lectures de séquençage dans les fichiers fastq au génome de référence. STAR est un logiciel d'alignement rapide, mais il nécessite un ordinateur doté d'une grande mémoire (30 Go pour le génome humain de 3 Go).
1. Inspectez les fichiers dans le répertoire de travail (/workdir/my_user_ID. Si vous n'êtes pas déjà dans le répertoire de travail, tapez d'abord &ldquocd /workdir/usre_user_ID&rdquo )

Description des fichiers dans le répertoire.
R64.fa Fichier de séquence du génome de référence, au format fasta.
R64.gtf Fichier d'annotation du génome, au format gtf.
ERR458493.fastq.gz Fichier de données RNA-seq, wt_sample1
ERR458494.fastq.gz Fichier de données RNA-seq, wt_sample2
ERR458495.fastq.gz Fichier de données RNA-seq, wt_sample3
ERR458500.fastq.gz Fichier de données RNA-seq, mu_sample1
ERR458501.fastq.gz Fichier de données RNA-seq, mu_sample2
ERR458502.fastq.gz Fichier de données RNA-seq, mu_sample3

Si vous souhaitez savoir ce que contiennent les fichiers ou le nombre de lectures dans les fichiers fastq, utilisez les commandes suivantes pour examiner les fichiers.

Lors de l'inspection des fichiers avec la commande &ldquoless&rdquo, appuyez sur la touche &ldquospace&rdquo pour passer à la page suivante, ou appuyez sur la touche &ldquoq&rdquo pour quitter.
"wc -l" est la commande pour compter le nombre de lignes dans un fichier. La commande &ldquogunzip -c ERR458493.fastq.gz | wc -l&rdquo vous indiquera le nombre de lignes dans le fichier. Comme chaque lecture de séquence occupe 4 lignes dans le fichier fastq, le numéro de ligne divisé par 4 vous donne le nombre de lectures de séquençage dans le fichier.

2. Mapper les lectures sur le génome de référence à l'aide de STAR. Sur les ordinateurs BioHPC, STAR est installé dans le répertoire &ldquo/programs/STAR&rdquo. La commande &ldquoexport PATH=/programs/STAR:$PATH&rdquo placerait STAR dans votre chemin actuel. Vous pouvez maintenant exécuter le logiciel en tapant simplement la commande &ldquoSTAR&rdquo.

Indexez ensuite le génome de référence avec STAR :

Les paramètres : --runMode genomeGenerate : définissez runMode sur &ldquogenomeGenerate&rdquo pour indexer le génome
--runThreadN : nombre de cœurs de processeur
--genomeDir : répertoire de sortie de la base de données du génome indexé
--genomeFastaFiles : fichier de référence du génome
--sjdbGTFfile : fichier d'annotation du génome et il doit être au format GTF.
--sjdbOverhang : utilisez la valeur (reads_length -1), la longueur de lecture est de 51 pour cet exercice.

Dans l'étape suivante, nous alignerons les lectures de séquençage sur le génome indexé.

--quantMode GeneCounts : génère un fichier avec le nombre de lectures par gène
--genomeDir : répertoire d'index du génome de référence
--runThreadN : nombre de cœurs de processeur
--readFilesIn : fichier de données de séquence
--readFilesCommand zcat : le fichier d'entrée est un fichier .gz décompressé
--outFileNamePrefix : Préfixe des noms de fichiers de sortie
--outFilterMismatchNmax 2 : signaler uniquement l'alignement avec jusqu'à 2 incompatibilités par lecture
--outSAMtype BAM SortedByCoordinate : Sortir les fichiers bam triés.

Après avoir exécuté le logiciel STAR, de nombreux nouveaux fichiers seront produits. Les fichiers que vous devez conserver sont :
1) wt1_Aligned.sortedByCoord.out.bam : fichier BAM avec les résultats de l'alignement
2) wt1_Log.final.out : un fichier de rapport indiquant le pourcentage de lecture peut être mappé
3) wt1_ReadsPerGene.out.tab : un fichier texte délimité par des tabulations avec le nombre de lectures par gène.

Dans le fichier wt1_ReadsPerGene.out.tab, il y a trois nombres pour chaque gène. Les quatre colonnes sont.
&bull colonne 1 : ID du gène
&bull colonne 2 : nombre d'ARN-seq non brin
&bull colonne 3 : compte pour les lectures alignées avec le brin plus de l'ARN
&bull colonne 4 : compte pour les lectures alignées avec le brin négatif de l'ARN
Utilisez la colonne 2 si vous utilisez un kit de préparation de bibliothèque RNA-seq non brin. Utilisez la colonne 4 si vous utilisez RNA-seq. Utilisez la colonne 3 si vous faites 3&rsquo RNA-seq.
Pour cet exercice, nous utiliserons la colonne 2 (non échouée).

Partie 4. Visualiser le fichier BAM avec IGV

1. Indexer les fichiers bam
Nous allons utiliser le logiciel IGV pour visualiser les fichiers BAM. Pour qu'IGV puisse lire les fichiers BAM, les fichiers &ldquo.bam&rdquo doivent être indexés. Nous utiliserons le logiciel samtools :

Après cette étape, vous verrez un fichier &ldquo.bai&rdquo créé pour chaque fichier &ldquo.bam&rdquo. 2. Utilisez FILEZILLA pour télécharger les fichiers &ldquo*.bam&rdquo ,&ldquo*.bai&rdquo, &ldquoR64.fa&rdquo et &ldquoR64.gtf&rdquo sur votre ordinateur portable.

3. IGV est un logiciel JAVA qui peut être exécuté sur Windows, MAC ou un ordinateur Linux. Pour lancer IGV sur votre ordinateur portable, accédez au site Web d'IGV (https://software.broadinstitute.org/software/igv/ ), cliquez sur &ldquoTélécharger&rdquo et téléchargez la version Windows ou Mac pour votre ordinateur portable. Double-cliquez sur l'outil d'installation IGV pour installer IGV. Sur ordinateur Windows, le logiciel est installé dans le répertoire C:Program FilesIGV_2.6.3. Double-cliquez sur &ldquoigv.bat&rdquo pour démarrer IGV. Après un double-clic, le démarrage du logiciel peut prendre quelques secondes.

4. Les génomes les plus couramment utilisés sont déjà chargés dans IGV. Dans cet exercice, nous allons créer notre propre base de données génomique. Cliquez sur &ldquoGenomes&rdquo->&rdquoCréer un fichier .genome&rdquo. Remplissez les champs suivants :

Identifiant unique : R64 Nom descriptif : R64 Fasta : utilisez le bouton &ldquoBrowse&rdquo pour rechercher le fichier R64.fa Fichier Gene : utilisez le bouton &ldquoBrowse&rdquo pour rechercher le fichier R64.gtf

Enregistrez ensuite la base de données du génome sur votre ordinateur.

5. Dans le menu &ldquoFile&rdquo -> &ldquoLoad file&rdquo, ouvrez le &ldquowt1_Aligned.sortedByCoord.out.bam&rdquo. Inspectez les régions suivantes en saisissant le texte dans la case à côté de &ldquoGo&rdquo et cliquez sur &ldquoGo&rdquo. II:265 593-282 726

Partie 5. Exécuter les commandes dans un script shell

Dans une expérience RNA-seq typique, vous avez de nombreux échantillons et cela peut prendre plusieurs heures pour terminer les alignements. Il y a deux choses que vous pouvez faire pour rendre l'informatique plus rapide.
1. Créez une commande batch ("a shell script") pour traiter tous les fichiers
2. Utilisez la fonction &ldquoShared Memory&rdquo de STAR. (Nous ne l'utilisons pas en atelier, je vous l'expliquerai à la fin de cette note.)
Pour ce faire, vous pouvez utiliser un éditeur de texte pour créer un fichier texte avec les lignes suivantes. Nous recommandons aux utilisateurs de Mac d'utiliser &ldquoBBEdit&rdquo (la version gratuite convient). ( https://www.barebones.com/products/bbedit/), les utilisateurs de Windows peuvent utiliser &ldquoNotepad++&rdquo ( http://notepad-plus-plus.org/ ). Vous pouvez donner un nom au script, normalement avec l'extension &ldquosh&rdquo, par exemple&ldquorunSTAR.sh&rdquo. Si le fichier est créé sur un ordinateur Windows, vous devez vous assurer de l'enregistrer en tant que fichier texte de style LINUX. À partir du Bloc-notes ++, utilisez l'option "Edit -> EOL Conversion -> UNIX". Si vous n'êtes pas sûr de cela, après avoir téléchargé le script sur Linux, exécutez la commande &ldquodos2unit runSTAR.sh&rdquo pour convertir en fichier texte LINUX. Vous pouvez utiliser FileZilla (win & mac) pour télécharger le fichier dans votre répertoire personnel. Pour faciliter les choses, les deux logiciels incluent une fonction pour enregistrer directement le fichier édité sur une machine LINUX distante. Voici les lignes de votre script shell. Vous pouvez également utiliser le script shell que nous avons préparé pour vous. Il est situé dans le répertoire de données avec le nom de fichier &ldquorunSTAR.sh&rdquo

&bull Dans ces commandes, j'ai défini --runThreadN sur 2. Vous voudriez augmenter le nombre dans le travail réel. &bull Vous souhaiterez peut-être exécuter plusieurs tâches en parallèle. Lisez les instructions sur https://biohpc.cornell.edu/lab/doc/using_BioHPC_CPUs.pdf pour utiliser efficacement l'ordinateur BioHPC, ou obtenez de l'aide pendant nos heures de bureau. Pour exécuter le script shell, démarrez &ldquoscreen&rdquo, et dans une session d'écran, exécutez ces commandes :

Une fois l'exécution démarrée, détachez-vous de &ldquoscreen&rdquo en appuyant sur &ldquoCtrl-a&rdquo &ldquod&rdquo. Utilisez la commande &ldquotop&rdquo pour vérifier si la tâche est toujours en cours d'exécution.

Alternativement, en particulier lorsque vous analysez vos propres données, vous utiliserez probablement STAR pour traiter plusieurs échantillons simultanément. Sur BioHPC, nous vous recommandons d'utiliser un script appelé &ldquoperl_fork_univ.pl&rdquo. Comme chaque tâche STAR utiliserait plusieurs cœurs de processeur et une quantité importante de mémoire, assurez-vous qu'ils ne dépasseraient pas le nombre total de cœurs de processeur et la quantité de RAM sur l'ordinateur. La commande suivante produirait les mêmes résultats que la précédente, mais comme elle exécute 2 tâches à la fois, elle serait deux fois plus rapide.

Partie 6. Générer une matrice de nombre de lectures.

Après avoir exécuté le script shell, vous obtiendrez 6 fichiers de nombre de fichiers lus, avec un fichier par échantillon (*_ReadsPerGene.out.tab). Vous devrez maintenant combiner les 6 fichiers en un seul fichier pour l'analyse statistique. Vous pouvez utiliser Excel pour ce faire, puis enregistrer le fichier fusionné en tant que fichier texte délimité par des tabulations. Ou vous pouvez utiliser les commandes suivantes :

coller : fusionner les 5 fichiers côte à côte
cut -f1,2,6,10,14,18,22 : extraire les colonnes 1,2,6,10,14,18,22 des données fusionnées (la colonne 1 est le nom du gène, les colonnes 2-22 sont la deuxième colonne de chaque fichier individuel)
tail -n +5 : Supprimer les 4 premières lignes du résumé des statistiques et commencer à partir de la ligne 5
>gene_count.txt : Écrivez le résultat dans un fichier gene_count.txt
Vous pouvez ouvrir le fichier gene_count.txt dans Excel.

Partie 6. Chargez la matrice dans R et créez PCA Plot avec DESeq2

Dans le répertoire des données de l'exercice, il y a un fichier nommé &ldquosamples.txt&rdquo. C'est un fichier texte délimité par des tabulations, vous pouvez inspecter ce fichier avec &ldquoless samples.txt&rdquo. Lorsque vous travaillez avec vos propres données, vous pouvez créer ce fichier avec Excel et l'enregistrer en tant que fichier texte délimité par des tabulations.
Dans cet atelier, nous utiliserons l'ordinateur BioHPC pour réaliser cette étape. Vous pouvez également installer le module R et DESeq2 sur votre ordinateur portable pour faire cet exercice.
Le R par défaut sur les ordinateurs BioHPC ne fonctionne pas pour DESeq2 en raison de sa bibliothèque BLAS parallèle. Vous devrez démarrer R avec &ldquo/programs/R-3.5.0s/bin/R&rdquo.
Vous devrez utiliser X-windows pour voir le tracé (Instructions d'utilisation de X-windows sur BioHPC : https://biohpc.cornell.edu/lab/userguide.aspx?a=access)

Utilisez la fonction &ldquoshared memory&rdquo de STAR

La première étape de l'exécution de STAR consiste à charger la base de données du génome en mémoire. Il y a deux problèmes ici : 1. Chaque tâche prendrait plusieurs minutes pour charger la même base de données du génome en mémoire
2. Chaque tâche utiliserait une quantité importante de mémoire pour conserver sa propre copie de la base de données du génome
STAR fournit une fonctionnalité qui vous permet de précharger la base de données du génome dans l'espace mémoire partagé, qui peut être utilisé par toutes les tâches d'alignement STAR.
Voici les étapes :
1. Chargez le génome dans la base de données et conservez-le.

2. Créez un script shell avec les commandes d'alignement STAR comme vous l'avez fait à l'étape 5. Ajoutez ces deux paramètres dans chaque commande STAR : &ldquo--genomeLoad LoadAndKeep --limitBAMsortRAM 4000000000&rdquo . Le genomeLoad indique à STAR d'utiliser la mémoire partagée et limitBAMsortRAM à indiquer à STAR de limiter 4 Go pour l'étape de tri bam. Vous pouvez diminuer ou augmenter la mémoire de tri en fonction de l'ordinateur que vous utilisez. Vous pouvez maintenant exécuter plusieurs tâches de STAR avec le script &ldquoperl_fork_univ.pl&rdquo, et chaque tâche utilisera la même mémoire partagée.

3. Une fois que vous avez terminé, assurez-vous de supprimer la base de données du génome de la mémoire partagée. Sinon il y restera.


Comment convertir le format de fichier FASTQ en format de fichier GTF ? - La biologie

Pour les problèmes de requêtes manquantes dans les zones de sélection d'outils, la raison la plus courante est que l'outil ne répertorie que les éléments d'historique avec des formats de données compatibles avec l'outil. Certains formats sont des sous-ensembles d'autres et Galaxy devrait également lister ceux avec des sous-formats compatibles. Si la requête ne s'affiche toujours pas et que vous pensez qu'elle est dans le bon format, vous pouvez cliquer sur l'icône en forme de crayon et modifier manuellement le format. Cela ne modifiera pas le fichier, mais modifiera simplement les métadonnées du fichier. Dans certains cas, vous devrez réellement changer le format de fichier. Par exemple, si le fichier est délimité par des espaces et qu'un fichier tabulaire est requis, l'outil "Convertir les délimiteurs en TAB" sous "Manipulation de texte" peut être utilisé pour reformater le fichier.

Certains des formats les plus couramment utilisés sont très similaires. Commencez par le fichier tabulaire de base. Il a peu d'exigences autres qu'une ou plusieurs colonnes de données séparées par des onglets. Viennent ensuite les intervalles qui sont tabulaires, mais ils ont l'exigence supplémentaire que 3 des colonnes doivent être le chromosome, le point de départ et le point de fin. Il y a éventuellement un brin et un en-tête étiquetant les colonnes. Vient ensuite BED ou GFF, qui sont également tabulaires et à intervalles, mais avec plus de restrictions. BED peut varier entre 3 et 12 colonnes, chacune étant définie avec précision. Ici, l'ordre des colonnes est également important et seules les colonnes de fin peuvent être ignorées. Certains groupes de colonnes doivent être tous présents ou tous omis. GFF est similaire dans la configuration mais avec les 9 colonnes requises et des définitions différentes. Voir les descriptions plus détaillées ci-dessous.

Formats

Un fichier de séquence binaire au format 'ab1' avec une extension de fichier '.ab1'. Vous devez sélectionner manuellement ce 'Format de fichier' lors du téléchargement du fichier. AXE

  • entasser
    NGS : Outils SAM&rarrGénérer un empilement
  • intervalle
    Vous devez d'abord aller au pileup comme ci-dessus puis NGS: SAM Tools&rarrPileup-to-Interval

Une archive compressée composée de fichiers de séquences binaires au format 'ab1' ou 'scf'. Tous les fichiers de cette archive doivent avoir la même extension de fichier qui est l'une de '.ab1' ou '.scf'. Vous devez sélectionner manuellement ce 'Format de fichier' lors du téléchargement du fichier. LIT

Également connu sous le nom de format FBAT, à utiliser dans le programme FBAT. Il se compose d'un dossier généalogique et d'un dossier phénotypique. Gff

Ce format est une page Web html. Cliquez sur l'icône en forme d'œil pour afficher l'ensemble de données dans votre navigateur. Intervalle (Intervalles génomiques)

  • aussi tabulaire
  • CHROM - Le nom du chromosome (par exemple chr3, chrY, chr2_random) ou du contig (par exemple ctgY1).
  • START - La position de départ de la caractéristique dans le chromosome ou contig. La première base d'un chromosome est numérotée 0.
  • END - La position de fin de la caractéristique dans le chromosome ou contig. La base chromEnd n'est pas incluse dans l'affichage de la fonctionnalité. Par exemple, les 100 premières bases d'un chromosome sont définies comme chromStart=0, chromEnd=100 et couvrent les bases numérotées de 0 à 99.
  • STRAND - Définit le brin - soit '+' ou '-'.
  • En-têtes
  • LIT
    Les modifications exactes nécessaires et les outils à exécuter peuvent varier en fonction des champs contenus dans le fichier d'intervalle et de la taille de BED vers laquelle vous effectuez la conversion. En général, vous utiliserez probablement Text Manipulation&rarrCompute, Cut ou Merge Columns.
  • LIT
    Convertir les formats et rarrMaf en BED
  • Intervalle
    Convertir les formats&rarrMaf en intervalle
  • RAPIDE
    Convertir les formats&rarrMaf en FASTA

Le format PSL est pour les alignements, il est renvoyé par BLAT. Il ne comprend aucune séquence. Scf

Un fichier de séquence binaire au format 'scf' avec une extension de fichier '.scf'. Vous devez sélectionner manuellement ce 'Format de fichier' lors du téléchargement du fichier. Cliquez ici pour plus d'informations. Sff

Texte délimité en colonnes par autre chose qu'un onglet. Tabulaire (délimité par des tabulations)

  • RAPIDE
    Convertir les formats&rarrTabular-to-FASTA
    Le fichier tabulaire doit avoir une colonne de titre et de séquence.
  • intervalle
    Si le fichier tabulaire a le chromosome, ou est tout sur un chromosome, et une position, vous pouvez créer un fichier d'intervalle. Si un seul chromosome utilise la colonne Text Manipulation&rarrAdd pour ajouter le chromosome. Si la position donnée est une position basée sur 1, utilisez Text Manipulation&rarrCompute et la colonne de position moins 1 pour commencer. Sinon, faites plus 1 pour obtenir la fin.

Une archive zippée composée de fichiers de séquence de texte plat. Tous les fichiers de cette archive doivent avoir la même extension de fichier '.txt'. Vous devez sélectionner manuellement ce 'Format de fichier' lors du téléchargement du fichier. Piste personnalisée Wiggle


GénomeTools Outils

Cette liste montre tous GénomeOutils outils et leurs fonctions.

gt Le système d'analyse du génome GenomeTools.

gt bed_to_gff3 Analysez le fichier BED et convertissez-le en GFF3.

gt cds Ajoute des caractéristiques CDS (séquence de codage) aux caractéristiques d'exon données dans le fichier GFF3.

gt chseqids Modifie les identifiants de séquence par le mappage donné dans un fichier de mappage.

gt clean Supprime tous les fichiers du répertoire courant qui sont automatiquement créés par gt.

gt compreads Appelez un outil de compression de fichiers fastq.

gt compreads compress Génère un codage compact pour les données fastq.

gt compreads decompress Décode un fichier de lectures compressées.

gt compreads refcompress Génère un codage compact pour les données fastq à l'aide des lectures compressées de référence (RCR).

gt compreads refdecompress Décode un RCR (Reference Compressed Reads) donné.

gt condenseq Appelez l'un des outils CONDENSEUR pour préparer ou manipuler les données génomiques compressées en redondance.

gt congruence Appelez un sous-outil de congruence et passez-lui un ou plusieurs arguments.

gt convertseq Analyse et convertit les formats de fichiers de séquence (FASTA/FASTQ, GenBank, EMBL).

gt csa Transforme les alignements épissés du fichier GFF3 en alignements épissés consensuels.

gt dot Imprime les graphiques d'entités au format dotfile.

gt dupfeat Dupliquer les nœuds de fonctionnalités internes dans des fichiers GFF3 donnés.

gt encseq Appeler un outil de manipulation de séquences codées et lui passer un ou plusieurs arguments.

gt encseq bench Effectuer un benchmark sur les extractions depuis encseq.

gt encseq bitextract Extrait les données internes des séquences codées.

gt encseq check Vérifie la cohérence d'un fichier de séquence encodé.

gt encseq decode Décode/extrait les séquences codées.

gt encseq encode Encode les fichiers de séquence (FASTA/FASTQ, GenBank, EMBL) efficacement.

gt encseq info Affiche des méta-informations sur une séquence encodée.

gt encseq md5 Affiche les sommes MD5 d'une séquence codée.

gt encseq sample Décode/extrait des séquences codées par choix aléatoire.

gt encseq2spm Calcule les correspondances de préfixe de suffixe à partir de la séquence codée.

gt eval Comparez les fichiers d'annotations et affichez les mesures de précision (prédiction vs référence).

gt extractfeat Extraire les caractéristiques données dans le fichier GFF3 à partir du fichier de séquence.

gt extractseq Extrait des séquences à partir d'un ou de plusieurs fichiers de séquence ou fastaindex.

gt fastq_sample Affiche des échantillons par choix aléatoire à partir de fichiers FASTQ donnés en utilisant au moins n caractères de séquence. La sortie est au format fastq/fasta selon que les qualités sont disponibles.

gt featureindex Récupère les annotations d'un index de caractéristiques persistant en tant que sortie GFF3.

gt Fingerprint Calculer les empreintes digitales MD5 pour chaque séquence donnée dans un ensemble de fichiers de séquence.

gt genomediff Calcule Kr : distances par paires entre les génomes.

gt gff3 Analyse, éventuellement transformation et sortie des fichiers GFF3.

gt gff3_to_gtf Analyse le(s) fichier(s) GFF3 et affiche-les en tant que GTF2.2.

gt gff3validator Valide strictement les fichiers GFF3 donnés.

gt gtf_to_gff3 Analysez le fichier GTF2.2 et convertissez-le en GFF3.

gt hop Correction d'erreur d'homopolymère basée sur la séquence apparentée.

gt id_to_md5 Change les identifiants de séquence dans les fichiers GFF3 donnés en empreintes MD5 des séquences correspondantes.

gt inlineseq_add Ajoute des séquences en ligne d'une source externe à l'entrée GFF3.

gt inlineseq_split Divise les annotations GFF3 avec des séquences en ligne dans des fichiers séparés.

gt interfeat Ajoute des fonctionnalités intermédiaires entre des fonctionnalités externes dans le(s) fichier(s) GFF3 donné(s).

gt loccheck Vérifie le confinement parent-enfant dans l'entrée GFF3.

gt ltrdigest Identifie et annote les caractéristiques de séquence dans les candidats rétrotransposons LTR.

gt ltrharvest Prédire les rétrotransposons LTR.

gt matchtool Analyse les formats de correspondance et/ou invoque des outils de correspondance.

gt matstat Calculer les statistiques d'appariement.

gt md5_to_id Remplacez les empreintes digitales MD5 utilisées comme identifiants de séquence dans des fichiers GFF3 donnés par des “réguliers”.

gt merge Fusionner les fichiers GFF3 triés de manière triée.

gt mergefeat Fusionner les entités adjacentes sans enfants du même type dans le(s) fichier(s) GFF3 donné(s).

gt mkfeatureindex Crée un nouveau FeatureIndex à partir des données d'annotation.

gt mmapandread Mappez les fichiers fournis en mémoire et lisez-les une fois.

gt orffinder Identifie les ORF (cadres de lecture ouverts) dans les séquences.

gt Packedindex Appelez un sous-outil d'index packed et passez-lui le(s) argument(s).

gt prebwt Précalcule les limites de bwt pour une certaine longueur de préfixe.

gt readjoiner Readjoiner : un assembleur de séquences basé sur des graphes de chaînes.

gt readjoiner assembly Construire un graphe de chaîne et des contigs de sortie.

gt readjoiner chevauchement Calcule les correspondances de préfixe de suffixe à partir de la séquence codée.

gt readjoiner prefilter Supprime les lectures contenues et de mauvaise qualité et encode le jeu de lectures au format GtEncseq.

gt repfind Calcule les correspondances exactes maximales (et plus).

gt scriptfilter Obtenez des informations et validez les filtres de script Lua.

gt seed_extend Calcule les alignements locaux à l'aide de l'algorithme seed et extend.

gt select Sélectionnez certaines fonctionnalités (spécifiées par les options utilisées) à partir du ou des fichiers GFF3 donnés.

gt seq Analyse le(s) fichier(s) de séquence donné(s) et construit les fichiers d'index correspondants.

gt seqfilter Filtre le(s) fichier(s) de séquence donné(s) et affiche les résultats sur stdout.

gt seqids Affiche les identifiants de séquence du fichier d'annotation.

gt seqmutate Mute les séquences du ou des fichiers de séquence donnés.

gt seqorder Séquences de sortie en tant que MultiFasta dans l'ordre spécifié.

gt seqstat Calcule les statistiques pour le(s) fichier(s) fasta.

gt seqtransform Effectue des transformations simples sur le(s) fichier(s) de séquence donné(s).

gt seqtranslate Traduit une séquence nucléotidique en une séquence protéique.

gt sequniq Filtrer les séquences répétées dans des fichiers de séquence donnés.

gt shredder Déchiqueteur de fichiers de séquences en morceaux consécutifs de longueur aléatoire.

gt shulengthdist Calculer la distribution des longueurs de shustring par paires.

gt simreads Simule le séquençage des lectures à partir de positions aléatoires dans la ou les séquences d'entrée.

gt sketch Créer une représentation graphique des fichiers d'annotation GFF3.

gt sketch_page Dessine une représentation PDF/PS multipage d'un fichier d'annotation.

gt snpper Annote les SNP en fonction de leur effet sur le génome tel que donné par une annotation génomique.

gt speck Vérifie la conformité de la définition des spécifications dans l'entrée GFF3.

gt splicesiteinfo Affiche les informations sur les sites d'épissure fournies dans les fichiers GFF3.

gt splitfasta Divisez le fichier fasta fourni.

gt stat Affiche les statistiques sur les fonctionnalités contenues dans les fichiers GFF3.

gt tagerator Mapper les balises de séquences courtes dans un index donné.

gt tallymer Appeler un sous-outil tallymer et lui transmettre un ou plusieurs arguments.

gt tallymer mkindex Compte et index k-mers dans le tableau de suffixes amélioré donné pour une valeur fixe de k.

gt tallymer occratio Calcule le taux d'occurrence pour un ensemble de séquences représentées par un tableau de suffixes amélioré.

gt tallymer search Rechercher un ensemble de k-mers dans un index construit par “gt tallymer mkindex”.

gt tirvish Identifiez les éléments terminaux inversés répétés (TIR), tels que les transposons d'ADN.


Comment convertir le format de fichier FASTQ en format de fichier GTF ? - La biologie

Si vous avez un jeu de données dans votre historique qui n'apparaît pas dans le sélecteur déroulant d'un outil, la raison la plus courante est qu'il a un format incorrect. Chaque ensemble de données Galaxy a un format de fichier associé enregistré dans ses métadonnées, et les outils ne répertorient que les ensembles de données de votre historique qui ont un format compatible avec cet outil particulier. Bien sûr, certains de ces ensembles de données peuvent ne pas contenir de données pertinentes, ni même les colonnes correctes nécessaires à l'outil, mais le filtrage par format rend au moins la liste à sélectionner un peu plus courte.

Certains des formats sont définis hiérarchiquement, allant de très généraux comme Tabular (qui inclut tout fichier texte avec des colonnes séparées par des tabulations), à des sous-formats plus restrictifs comme Interval (où trois des colonnes doivent être le chromosome, la position de départ, et la position finale), et à d'autres encore plus spécifiques tels que BED qui ont des exigences supplémentaires. Ainsi, par exemple, si le format d'entrée requis d'un outil est tabulaire, tous vos éléments d'historique dont le format est enregistré comme tabulaire seront répertoriés, ainsi que ceux de tous les sous-formats qui sont également qualifiés de tabulaires (intervalle, BED, GFF, etc. ).

Il existe deux méthodes habituelles pour modifier le format d'un ensemble de données dans Galaxy : si le contenu du fichier est déjà au format requis mais que les métadonnées sont erronées (peut-être parce que la fonction de détection automatique de l'outil de téléchargement de fichier l'a mal deviné), vous pouvez corriger le métadonnées manuellement en cliquant sur l'icône en forme de crayon à côté de cet ensemble de données dans votre historique. Ou, si le contenu du fichier est vraiment dans un format différent, Galaxy fournit un certain nombre d'outils de conversion de format (par exemple dans les catégories Manipulation de texte et Convertir les formats). Par exemple, si l'outil que vous souhaitez exécuter nécessite un tableau mais que vos colonnes sont délimitées par des espaces ou des virgules, vous pouvez utiliser l'outil "Convertir les délimiteurs en TAB" sous Manipulation de texte pour reformater vos données. Cependant, si vos fichiers sont dans un format totalement non pris en charge, vous devez les convertir vous-même avant de les télécharger.

Description des formats

Il s'agit de l'un des formats de séquences binaires ABIF d'Applied Biosystems Inc. Les fichiers doivent avoir une extension de fichier « .ab1 ». Vous devez sélectionner manuellement ce format de fichier lors du téléchargement du fichier.


Sous-commandes

35 sous-commandes fonctionnelles au total.

Séquence et sous-séquence

    transformer les séquences (inverser, compléter, extraire l'ID.) obtenir des sous-séquences par région/gtf/lit, y compris les séquences flanquantes séquences glissantes, le génome circulaire pris en charge les statistiques simples des fichiers FASTA/Q créer le fichier d'index FASTA et extraire la surveillance des sous-séquences et les histogrammes en ligne des caractéristiques des séquences désinfecter les fichiers fastq d'une seule ligne cassés concaténation en temps réel et streaming de fichiers fastx

Conversion de format

    convertir FASTA/Q en format tabulaire (et longueur/contenu GC/diversité GC) convertir le format tabulaire en format FASTA/Q convertir FASTQ en FASTA convertir l'encodage de qualité FASTQ entre Sanger, Solexa et Illumina traduire l'ADN/l'ARN en séquence protéique (prenant en charge les bases ambiguës )
    rechercher des séquences par ID/nom/séquence/motifs de séquence, non-concordance autorisée localiser les sous-séquences/motifs, non-concordance autorisée rechercher des séquences courtes dans des séquences plus grandes en utilisant l'alignement local récupérer l'amplicon (ou la région spécifique qui l'entoure) via des amorces

Traitement et suivi BAM

Définir les opérations

    imprimer les N premiers enregistrements FASTA/Q imprimer les séquences du premier génome avec des préfixes communs dans le nom imprimer les enregistrements FASTA/Q dans une plage (début:fin) séquences d'échantillons par nombre ou proportion supprimer les séquences dupliquées par identifiant/nom/séquence séquences dupliquées N fois find common sequences of multiple files by id/name/sequence split sequences into files by id/seq region/size/parts (mainly for FASTA) split sequences into files by size/parts (FASTA, PE/SE FASTQ) match up paired- end reads from two fastq files
    replace name/sequence by regular expression rename duplicated IDs reset start position for circular genome concatenate sequences with same ID from multiple files edit sequence (point mutation, insertion, deletion)
  • version print version information and check for update
  • genautocomplete generate shell autocompletion script (bash|zsh|fish|powershell)

GFF/GTF

A General Feature Format (GFF) file is a simple tab-delimited text file for describing genomic features. There are several slightly but significantly different GFF file formats. IGV supports the GFF2, GFF3 and GTF file formats.

  • GFF2 files must have a .gff file extension for IGV. See the Wellcome Trust Sanger Institute web site (http://www.sanger.ac.uk/Software/formats/GFF/GFF_Spec.shtml) for a description of the GFF2 file format.
  • GFF3 files must have a .gff3 file extension for IGV. See the Sequence Ontology Project (SO) web site (http://www.sequenceontology.org/gff3.shtml) for a description of the GFF3 file format.
  • GTF files must have a .gtf file extension for IGV. See the Computational Genomics Laboratory web site (http://mblab.wustl.edu/GTF2.html) for a description of the GTF file format.

One-based index: Start and end positions are identified using a one-based index. The end position is included. For example, setting start-end to 1-2 describes two bases, the first and second in the sequence.

Display settings: To modify IGV's default display settings for the .gff or .gff3 data, include a track line in the file.

Feature display name: To override the default setting for which field is used to label the features in the IGV track, add the following line to the file:

Coloring features: To specify a color for a given feature, you can add this to the file as shown in the following example. Color values can be in either hexadecimal or RGB (r, g, b) format.

##gff-version 3
chr1 varclass variants_454HCDiffs 59133 59133 33 . . Var=A->GAA=S->Sdepth=9frame=+1gene=OR4F5ref=novelInRegioncolor=#0000EE
chr1 varclass variants_454HCDiffs 59374 59374 67 . . Var=A->GAA=T->Adepth=30frame=+1gene=OR4F5ref=rs2691305InRegioncolor=#EE0000
chr1 varclass variants_454HCDiffs 731442 731442 100 . . Var=T->CAA=->depth=3frame=gene=ref=rs3115865,rs61770168OutOfRegioncolor=#AAAAAA


3.2 Trimming Reads

Fortunately there is software available for read trimming. Today we will be using Trim Galore!. Trim Galore! is a wrapper for the reads trimming software cutadapt.

Read trimming software can be used to trim sequencing adapters and/or low quality reads from the ends of reads. Given we noticed there was some adaptor contamination in our FastQC report, it is a good idea to trim adaptors from our data.

Task 2: What type of adapters were used in our data? Hint: Look at the FastQC report ‘Adapter Content’ plot.

Now let’s try to use Trim Galore! to remove those problematic adapters. It’s a good idea to check read quality again after trimming, so after you have trimmed your reads you should use FastQC to produce another report.

Task 3: Work out the command you should use to trim the adapters from our data. Hint 1: You can use

To find out what options you can pass to Trim Galore. Hint 2: Read through the output of the above command carefully. The adaptor used in this experiment is quite common. Do you need to know the actual sequence of the adaptor to remove it?

Task 3: Produce a FastQC report for your trimmed reads files. Is the adapter contamination gone?

Once you think you have successfully trimmed your reads and have confirmed this by checking the FastQC report, feel free to check your results using the next section.

3.2.1 Solution

You can use the command(s) below to trim the Nextera sequencing adapters:

Remember to generate new FastQC reports for your trimmed reads files! FastQC should now show that your reads pass the ‘Adaptor Content’ plot. Feel free to ask one of the instructors if you have any questions.

Toutes nos félicitations! You have now generated reads quality reports and performed adaptor trimming. In the next lab, we will use STAR and Kallisto to align our trimmed and quality-checked reads to a reference transcriptome.


Conclusion

This completes the walkthrough of the proteogenomics database creation workflow . This tutorial is a guide to have a database and mapping files ready for Database searching and novel peptide analysis. Researchers can use this workflow with their data also, please note that the tool parameters, reference genomes and the workflow will be needed to be modified accordingly.

This workflow was developed by the Galaxy -P team at the University of Minnesota. For more information about Galaxy -P or our ongoing work, please visit us at galaxy p.org

Keypoints Key points

  • Generating variant protein database

  • Generating genomic and variant mapping files for visualization


Voir la vidéo: ngs fastq quality (Juillet 2022).


Commentaires:

  1. Gut

    Le message incomparable est intéressant pour moi :)

  2. Jacob

    L'homme a!

  3. Dabei

    À mon avis, c'est évident. Je m'abstiendrai de commenter.



Écrire un message