2021-10-26 宏基因组分析(个人笔记2)

本文主要是介绍2021-10-26 宏基因组分析(个人笔记2)，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

代码涉及软件、数据库都是绝对路径

source /home/dengqr/miniconda3/bin/activate
conda config --set auto_activate_base true


find *log |wc -l


#备份数据 【原始数据不动original】
cp -r 00data 00data2

#数据上次确认
ls -l | grep  ".gz$" > 1.txt

查看虚拟环境列表 
conda env list

创建虚拟环境，防污染环境变量，如果有的软件在Solving environment步骤数小时无法安装，可以新建环境

conda create -n meta

加载环境
 conda activate meta

### 质量评估fastqc

    # =为指定版本，-c指定安装源，均可加速安装
    # -y为同意安装
    conda install fastqc=0.11.9 -c bioconda -y
    fastqc -v

### 评估报告汇总multiqc

    # 注1.7为Python2环境，1.8/9新版本需要Python3的环境
    conda install multiqc=1.9 -c bioconda -y 
    multiqc --version

### 质量控制流程kneaddata

    conda install kneaddata=0.7.4 -c bioconda -y 
    kneaddata --version
    trimmomatic -version # 0.39
    bowtie2 --version # 2.4.2

db= /home/dengqr/dataset/metagenome/  #这里直接cd 到要放的目录吧
# 查看可用数据库
    kneaddata_database
    # 包括人基因组bowtie2/bmtagger、人类转录组、核糖体RNA和小鼠基因组
    # 下载人基因组bowtie2索引 3.44 GB
    mkdir -p $/home/dengqr/dataset/metagenome/kneaddata/human_genome
    kneaddata_database --download human_genome bowtie2 $/home/dengqr/dataset/metagenome/kneaddata/human_genome
    # 数据库下载慢或失败，附录有百度云和国内备份链接
下载到了 $/home/dengqr/home/dengqr/dataset/metagenome/kneaddata/

#mv /home/dengqr/$/home/dengqr/dataset/metagenome/kneaddata/ /home/dengqr/dataset/metagenome/  【已完成】



## 1.2 (可选)FastQC质量评估

    # 第一次使用软件要记录软件版本，文章方法中必须写清楚
    fastqc --version # 0.11.8
    # time统计运行时间，fastqc质量评估
    # *.gz为原始数据，-t指定多线程
    time fastqc seq/*.gz -t 2
▼ #32线程time= 27分钟     tip：在往上加
time fastqc -o 01fastqc 00data/*.gz -t 32
    
multiqc将fastqc的多个报告生成单个整合报告，方法批量查看和比较

    # 记录软件版本
    multiqc --version # 1.5
    # 整理seq目录下fastqc报告，输出multiqc_report.html至result/qc目录
    multiqc -d seq/ -o result/qc
▼
multiqc -d 01fastqc/ -o 02fastqc_result/
查看右侧result/qc目录中multiqc_report.html


#去除宿主
#索引目录  "/home/dengqr/dataset/metagenome/kneaddata/human_genome/hg37dec_v0.1.1.bt2"

kneaddata -h
#去宿主后双端不匹配——序列改名   先检查下
zcat 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R2_001.fastq.gz |head -n 6
zcat 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R1_001.fastq.gz |head -n 6


cp 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R2_001.fastq.gz 00datatrain\
cp 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R1_001.fastq.gz 00datatrain\


zcat 00datatrain/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R2_001.fastq.gz |head -n 6
zcat 00datatrain/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R1_001.fastq.gz |head -n 6

(可选) 序列改名，解决NCBI SRA数据双端ID重名问题，详见[《MPB：随机宏基因组测序数据质量控制和去宿主的分析流程和常见问题》](https://mp.weixin.qq.com/s/ovL4TwalqZvwx5qWb5fsYA)。
gunzip 00datatrain/*.gz
sed -i '1~4 s/$/\\1/g' 00datatrain/*R2_001.fastq
sed -i '1~4 s/$/\\2/g' 00datatrain/*R1_001.fastq
    # 再次核对样本是否标签有重复
zcat 00datatrain/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R2_001.fastq |head -n 6
zcat 00datatrain/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R1_001.fastq |head -n 6

    # 结果压缩节省空间
    gzip seq/*.fq
    # pigz是并行版的gzip，没装可使用为gzip
    pigz seq/*.fq





time kneaddata -i 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R2_001.fastq.gz \
-i 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R1_001.fastq.gz \
-o 03qc -v -t 32 --remove-intermediate-output \
--reorder --bowtie2-options "--very-sensitive --dovetail" \
-db kneaddata/human_genome

### Java不匹配——重装Java运行环境
若出现错误 Unrecognized option: -d64，则安装java解决：
 conda install -c cyclus java-jdk

/home/dengqr/miniconda2/bin/trimmomatic
type trimmomatic
type fastqc
"/home/dengqr/miniconda3/share/trimmomatic-0.39-2/"



time kneaddata -i 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R2_001.fastq.gz \
-i 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R1_001.fastq.gz \
-o 03qc -v -t 32 --remove-intermediate-output \
-db kneaddata/human_genome


time kneaddata -i 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R2_001.fastq.gz \
-i 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R1_001.fastq.gz \
-o 03qc -v -t 32 --remove-intermediate-output \
--trimmomatic home/dengqr/miniconda2/bin/trimmomatic \
--reorder --bowtie2-options "--very-sensitive --dovetail" \
-db kneaddata/human_genome




time kneaddata -t 40 -v \
-i 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R2_001.fastq.gz \
-i 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R1_001.fastq.gz \
-o 03qc/ \
--trimmomatic /home/dengqr/miniconda3/share/trimmomatic-0.39-2/ \
--max-memory 80g \
--trimmomatic-options "SLIDINGWINDOW:4:20 MINLEN:50" \
-db kneaddata/human_genome/ \
--bowtie2-options "--very-sensitive --dovetail --reoeder" \
--remove-intermediate-output

"/home/dengqr/miniconda2/bin/trimmomatic-0.33.jar"
"/home/dengqr/miniconda3/bin/trimmomatic"



▼
time kneaddata \
-i 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R2_001.fastq.gz \
-i 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R1_001.fastq.gz \
-o temp/qc -v -t 40 --remove-intermediate-output \
--trimmomatic /home/dengqr/miniconda3/share/trimmomatic-0.39-2/ \
--trimmomatic-options "SLIDINGWINDOW:4:20 MINLEN:50" \
--reorder --bowtie2-options "--very-sensitive --dovetail" \
-db kneaddata/human_genome



▼
time kneaddata \
-i 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R2_001.fastq.gz \
-i 00data/OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_R1_001.fastq.gz \
-o temp1/qc -v -t 40 --remove-intermediate-output \
--trimmomatic /home/dengqr/miniconda3/share/trimmomatic-0.39-2/ \
--trimmomatic-options "SLIDINGWINDOW:4:20 MINLEN:50" \
--reorder --bowtie2-options "--very-sensitive --dovetail" \
-db kneaddata/human_genome

▼
 # 采用kneaddata附属工具kneaddata_read_count_table
kneaddata_read_count_table --input temp1/qc \
--output temp1/kneaddata.txt
# 筛选重点结果列
cut -f 1,2,4,12,13 temp1/kneaddata.txt | sed 's/_1_kneaddata//' > temp1/qc/sum.txt
cat temp1/qc/sum.txt

#质控结果
fastqc temp1/qc/*_1_kneaddata_paired_*.fastq -t 2 -o temp1
multiqc -d temp1/ -o temp1/



fastqc temp1/qc/*R2_001_kneaddata_paired_*.fastq -t 2 -o temp1
multiqc -d temp1/ -o temp1/

OSCC35A_20211015NA_AGGCAGAA_S156_L002_



"/home/dengqr/dataset/metagenome/00data/Control105A_R1_001.fastq.gz"
#多任务并行运行
→记得知情同意    # 打will cite承诺引用并行软件parallel
    parallel --citation 

parallel -j 3 --xapply "echo 00data/{1}_R1_001.fastq.gz 00data/{1}_R2_001.fastq.gz" ::: `tail -n+2 metadata.txt|cut -f1`


time parallel -j 2 --xapply \
"kneaddata -i 00data/{1}_R1_001.fastq.gz \
-i 00data/{1}_R2_001.fastq.gz \
-o temp/qc -v -t 40 --remove-intermediate-output \
--trimmomatic /home/dengqr/miniconda3/share/trimmomatic-0.39-2/ \
--trimmomatic-options 'SLIDINGWINDOW:4:20 MINLEN:50' \
--reorder --bowtie2-options '--very-sensitive --dovetail' \
-db kneaddata/human_genome" ::: `tail -n+2 metadata.txt|cut -f1`





##
# 安装conda-pack
    conda install -c conda-forge conda-pack
    #conda 安装不成功可用pip安装
    # pip conda-pack
    # 安装好的环境下打包导出
    conda pack -n humann2 -o humann2.tar.gz
    # 下载
    wget -c http://210.75.224.110/db/humann2/humann2.tar.gz

    # 新建文件夹存放humann2环境  "/home/dengqr/miniconda3/envs/"
    mkdir -p /home/dengqr/miniconda3/envs/humann2
    tar -xzf humann2.tar.gz -C /home/dengqr/miniconda3/envs/humann2
    # 激活环境
    source /home/dengqr/miniconda3/envs/humann2/bin/activate

测试流程是否可用  time=20分钟
    humann2_test

humann2 --version

切换到cd mi  3/en /hu
     humann2_databases --download utility_mapping full /home/dengqr/miniconda3/envs/humann2
    # 微生物泛基因组 5.37 GB 【要完整路径】【手动创文件夹】
    humann2_databases --download chocophlan full /home/dengqr/miniconda3/envs/humann2/chocophlan
    # 功能基因diamond索引 10.3 GB 【注意文件夹位置】
    humann2_databases --download uniref uniref90_diamond /home/dengqr/miniconda3/envs/humann2
#备用下载【注意切换】 →选择百度云
https://github.com/YongxinLiu/MicrobiomeStatPlot/blob/master/Data/BigDataDownlaodList.md
拉进去/home/dengqr/miniconda3/envs/humann2
tar xvzf  uniref90_annotated_1_1.tar.gz

#查看数据框是否配置上了
humann2_config 

mkdir  temp/concat
# 双端合并为单个文件
    for i in `tail -n+2 metadata.txt|cut -f1`;do 
      cat temp/qc/${i}_1_kneaddata_paired_?.fastq \
      > temp/concat/${i}.fq; 
    done
    # 查看样品数量和大小
    ls -sh temp/concat/*.fq

这篇关于2021-10-26 宏基因组分析(个人笔记2)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

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2021-10-26 宏基因组分析(个人笔记2)

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