细菌测序组装完成后,想要查找菌株携带的已知的毒力基因和耐药基因,我首推使用ABRicate
推荐使用conda安装:
conda install abricate
安装完成后,运行
abricate --check
检查安装是否完成
Checking dependencies are installed:
Found 'blastn' => /root/miniconda3/bin/blastn
Found 'blastx' => /root/miniconda3/bin/blastx
Found 'makeblastdb' => /root/miniconda3/bin/makeblastdb
Found 'blastdbcmd' => /root/miniconda3/bin/blastdbcmd
Found 'any2fasta' => /root/miniconda3/bin/any2fasta
Found 'gzip' => /bin/gzip
Found 'unzip' => /root/miniconda3/bin/unzip
OK.
运行
abricate --list
查看现有数据库
DATABASE SEQUENCES DBTYPE DATE
argannot 2223 nucl 2020-Feb-20
card 2617 nucl 2020-Feb-20
ecoh 597 nucl 2020-Feb-20
ecoli_vf 2701 nucl 2020-Feb-20
ncbi 5283 nucl 2020-Feb-20
plasmidfinder 460 nucl 2020-Feb-20
resfinder 3077 nucl 2020-Feb-20
vfdb 2597 nucl 2020-Feb-20
确认无误后,就可以开始使用。示例用NCBI数据库中的一株大肠杆菌GCF_000671295.1为例。
用vfdb数据库查找该菌株的已知的毒力基因(指定覆盖度90: --mincov 90,相似度95:--minid 95,覆盖度和相似度按需调节,也可以默认;以CSV文件输出结果: --csv 若想要后续合并统计,则不需要指定,直接输出.tab文件)
abricate --db vfdb --mincov 90 --minid 95 --csv GCF_000671295.1_ASM67129v1_genomic.fna > vfdb.result.csv
显示找到102个符合条件的毒力基因
Using nucl database vfdb: 2597 sequences - 2020-Feb-20
Processing: GCF_000671295.1_ASM67129v1_genomic.fna
Found 102 genes in GCF_000671295.1_ASM67129v1_genomic.fna
具体请查看运行命令时目录下的输出文件(vfdb.result.csv)
耐药基因的查找类似,只需要改变所用数据库就可以了。
倘若abricate自带的数据库没有合适的,或者自己找到更好的数据库/利用自己的数据做数据库,可以自建数据库用于比对。
这里使用Genomic Epidemiology的毒力基因数据库virulencefinder_db 为例
下载下来后有若干个fasta文件,对应不同类型的毒力基因。
以其中的listeria.fsa为例
abricate是用conda安装的话,去到abricate的数据库文件夹
root@LAPTOP-ASRLQ90C:/mnt/d/ecoli: cd /root/miniconda3/db/ #去到abricate的数据库文件夹#
root@LAPTOP-ASRLQ90C:~/miniconda3/db: ls #查看当前目录文件#
abricate argannot blast card cm ecoh ecoli_vf genus hmm kingdom ncbi plasmidfinder pubmlst resfinder scheme_species_map.tab vfdb
root@LAPTOP-ASRLQ90C:~/miniconda3/db: mkdir listeria #新建文件夹用于存放数据库文件#
root@LAPTOP-ASRLQ90C:~/miniconda3/db: cd listeria/
root@LAPTOP-ASRLQ90C:~/miniconda3/db/listeria: cp /mnt/d/ecoli/genomicepidemiology-virulencefinder_db-13d72a837b3c/listeria.fsa sequences #把用于构建数据库的fasta文件复制到新建的目录中并且重命名为sequences#
root@LAPTOP-ASRLQ90C:~/miniconda3/db/listeria: ls #查看文件是否命名好了#
sequences
root@LAPTOP-ASRLQ90C:~/miniconda3/db/listeria: makeblastdb -in sequences -title listeria -dbtype nucl #用blast自带的makeblastdb命令新建blast数据库#
Building a new DB, current time: 02/25/2020 12:53:48
New DB name: /root/miniconda3/db/listeria/sequences
New DB title: listeria
Sequence type: Nucleotide
Keep MBits: T
Maximum file size: 1000000000B
Adding sequences from FASTA; added 92 sequences in 0.0148768 seconds.
root@LAPTOP-ASRLQ90C:~/miniconda3/db/listeria: abricate --list # 查看数据库是否建立成功#
DATABASE SEQUENCES DBTYPE DATE
argannot 2223 nucl 2020-Feb-20
card 2617 nucl 2020-Feb-20
ecoh 597 nucl 2020-Feb-20
ecoli_vf 2701 nucl 2020-Feb-20
listeria 92 nucl 2020-Feb-25 #建立成功,共有92个基因序列#
ncbi 5283 nucl 2020-Feb-20
plasmidfinder 460 nucl 2020-Feb-20
resfinder 3077 nucl 2020-Feb-20
vfdb 2597 nucl 2020-Feb-20
新建的数据库可以直接用于比对查找,命令跟前面所说的类似。
输出数据的统计
若已经对多个菌株用同一个数据进行查找后,生成的多个结果(.tab格式)可以用软件自带的归纳命令来做成一个统一的表格
abricate --summary 1.tab 2.tab 3.tab > summary.tab #假设3个输出结果,最后汇总成summary.tab#
注意
abricate运行时不可以一次输入多个文件来批量处理,若要处理多个文件可以逐个分析,或者用“&&”一次挂上多条命令,有能力也可以自己写脚本进行批量运行。
命令详解
输入
abricate -h
可以查看软件各个参数设置及具体意义
USAGE
% abricate --list #列出所有数据库#
% abricate [options] <contigs.{fasta,gbk,embl}[.gz]> > out.tab #基本用法#
% abricate --summary <out1.tab> <out2.tab> <out3.tab> ... > summary.tab #汇总结果#
GENERAL
--help This help.
--debug Verbose debug output.
--quiet Quiet mode, no stderr output.
--version Print version and exit.
--check Check dependencies are installed.
--threads [N] Use this many BLAST+ threads [1]. #运行所用线程数,一般不设置#
DATABASES
--setupdb Format all the BLAST databases.
--list List included databases. #列出所有数据库#
--datadir [X] Databases folder [/root/miniconda3/db]. #数据库默认路径,一般不用指定#
--db [X] Database to use [ncbi]. #指定用于查找的数据库,默认NCBI#
OUTPUT
--noheader Suppress column header row.
--csv Output CSV instead of TSV. #输出结果为csv文件#
--nopath Strip filename paths from FILE column.
FILTERING
--minid [n.n] Minimum DNA %identity [75]. #指定最小的覆盖度 ,默认75#
--mincov [n.n] Minimum DNA %coverage [0]. #指定最小的相似度,默认0#
MODE
--summary Summarize multiple reports into a table. #汇总统计多个结果成一个.tab文件,可以导入excel#
DOCUMENTATION
https://github.com/tseemann/abricate #软件的github源地址#
参考
ABRicate源github地址:https://github.com/tseemann/abricate
Center for Genomic Epidemiology:http://www.genomicepidemiology.org/
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