jellyfish:快速计算kmer分布

作者: 生信修炼手册 | 来源:发表于2018-09-01 19:22 被阅读135次

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    jellyfish可以统计DNA序列中Kmer的分布,它运行速度快,内存消耗低,支持并行,是最常用的kmer统计软件之一。

    官网如下:

    http://www.genome.umd.edu/jellyfish.html

    jellyfish有两个大版本,1.0版本和2.0版本,1.0版本最多支持kmer长度为31, 2.0版本对kmer长度没有任何的限制。在下载时,注意下载2.0版本。

    github链接如下:

    https://github.com/gmarcais/Jellyfish

    直接下载编译好的linux可执行文件就可以了,代码如下

    wget https://github.com/gmarcais/Jellyfish/releases/download/v1.1.12/jellyfish-linux
    mv jellyfish-linux jellyfish
    chmod +x jellyfish

    jellyfish有很多个子命令,下面介绍常用的子命令

    1. 计算kmer分布

    count子命令用来计算kmer分布,用法如下

    jellyfish count -m 31 -t 10 -s 1G test.fq

    -m参数指定kmer的长度,-t指定并行的线程数,-s指定内存中hash的大小,这个参数可以根据基因组的大小适当调整,比如人类基因组3G,这里就设置成3G;test.fq是输入的序列文件。

    需要注意的是,jellysifh 只能接受fastq或者fasta文件作为输入,而且不能是压缩文件。

    默认情况下会生成名为mer_counts.jf的文件,该文件是一个二进制文件,可以通过其他命令来查看该文件中的内容。

    2. 生成kmer 统计表

    dump子命令可以将上述步骤生成的二进制文件转换成纯文本的文件,用法如下

    jellyfish dump mer_counts.jf > kmer_count.fasta

    kmer_count.fasta文件中每一条序列就是一个kmer,序列标识符是该kmer出现的次数,示意如下

    >1150
    AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
    >20
    GCTACCATGATAGCCAAGGAAATCCCACAAA

    也支持输出成表格的形式,只需要添加-c-t两个参数,用法如下

    jellyfish dump  -c -t mer_counts.jf > kmer_count.tsv

    输出内容如下

    AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA 1150
    GCTACCATGATAGCCAAGGAAATCCCACAAA 20
    TATTTGCGGAGCTTGTTAGATAACAATCAAA 18

    第一列为kmer,第二列为该kmer频数。

    3. 查询某个kmer出现的次数

    query 子命令可以快速查询某个kmer的频数,用法如下

    jellyfish query mer_counts.jf GCTACCATGATAGCCAAGGAAATCCCACAAA

    输出结果:

    GCTACCATGATAGCCAAGGAAATCCCACAAA 20

    4. 统计kmer基本信息

    stats子命令会给出kmer的基本统计信息,用法如下

    jellyfish stats mer_counts.jf

    会在命令行输出如下统计结果

    Unique:    130512636
    Distinct:  260032104
    Total:     3502352808
    Max_count: 43395

    unique 代表只出现了1次的kmer个数;Distinct 代表kmer的个数,Total 代表所有kmer频数总和,Max count 代表kmer的最大频数。

    5. 统计kmer频数分布

    histo子命令可以给出kmer的频数分布,用法如下

    jellyfish histo mer_counts.jf > kmer_hist.tsv

    输出内容如下

    1 130512636
    2 24879103
    3 12766220
    4 8746042

    第一列代表kmer的频数,第二列代表出现该频数的kmer的总数。利用这个数据,可以画出kmer频数分布曲线,对应的R语言代码如下

    x <- read.table(input, header = F, sep = " ", stringsAsFactors = F)
    pdf("kmer_hist.pdf")
    plot(x, type = "l")
    dev.off()

    最终的效果图如下

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