TrEMBL

作者: iBioinformatics | 来源:发表于2023-08-18 18:28 被阅读0次

    转自:https://gitee.com/wangshun1121/TaxonomyPickUp

    基因注释时,常常需要用blast比对一些大型数据库,例如NT、NR、TrEMBL等。这些数据库中的序列数目非常多,且包罗万象。于是,考虑根据先验信息,blast注释的时候,从这群数据库当中只选择特定物种的蛋白或核酸序列,即提高效率,又增加注释精度。

    前期数据调研

    无论NCBI的数据库和TrEMBL数据库,都提供了序列物种信息,而且物种表示方式统一为NCBI的TaxID。

    NCBI提供的物种信息位于ftp://ftp.ncbi.nih.gov/pub/taxonomy/accession2taxid/,其中既有蛋白库物种信息和核酸库物种信息。蛋白库的物种信息prot.accession2taxid.gz。格式如下:

    accession       accession.version       taxid   gi
    P26567  P26567.2        4577    1168978
    P12208  P12208.1        3197    116525
    P12210  P12210.1        4097    116527
    P24064  P24064.2        4565    17374148
    

    UniProt的数据库包括TrEMBL和SwissProt两部分,提供的注释信息文件idmapping_selected.tab.gz,表头信息有说明,摘要如下:

    idmapping_selected.tab
    We also provide this tab-delimited table which includes
    the following mappings delimited by tab:
    
    1\. UniProtKB-AC
    2\. UniProtKB-ID
    3\. GeneID (EntrezGene)
    4\. RefSeq
    5\. GI
    6\. PDB
    7\. GO
    8\. UniRef100
    9\. UniRef90
    10\. UniRef50
    11\. UniParc
    12\. PIR
    13\. NCBI-taxon
    14\. MIM
    15\. UniGene
    16\. PubMed
    17\. EMBL
    18\. EMBL-CDS
    19\. Ensembl
    20\. Ensembl_TRS
    21\. Ensembl_PRO
    22\. Additional PubMed
    

    或者idmapping.dat.gz,更是简单粗暴,直接3列内容:

    1) idmapping.dat
    This file has three columns, delimited by tab:
    1\. UniProtKB-AC 
    2\. ID_type 
    3\. ID
    where ID_type is the database name as appearing in UniProtKB cross-references, 
    and as supported by the ID mapping tool on the UniProt web site, 
    http://www.uniprot.org/mapping and where ID is the identifier in 
    that cross-referenced database.
    

    制作物种信息总表

    首先,从NCBI的服务器上下载taxdmp.zip。下载后解压之:

    wget ftp://ftp.ncbi.nih.gov/pub/taxonomy/taxdmp.zip
    unzip taxdmp.zip
    

    该压缩包当中有好几个文件,但只需要其中两个names.dmpnodes.dmp。用自己撰写的perl脚本处理之:

    
    perl NodeExtract.pl |gzip -c >TaxInfo.txt.gz
    

    得到的文件为TaxInfo.txt.gz,格式如下:

    1       root    1       no rank
    2       Bacteria        2       superkingdom-131567:no rank
    6       Azorhizobium    7       genus-335928:family-356:order-28211:class-1224:phylum-2:superkingdom-131567:no rank
    7       Azorhizobium caulinodans        8       species-6:genus-335928:family-356:order-28211:class-1224:phylum-2:superkingdom-131567:no rank
    9       Buchnera aphidicola     8       species-32199:genus-1903409:family-91347:order-1236:class-1224:phylum-2:superkingdom-131567:no rank
    

    第一列为TaxID,第二列为该TaxID的拉丁学名。第三列表示该TaxID所处的层级:即经过追溯多少次Parents到达分类级别的最高层级。第四列则是TaxID向上追溯的详细信息。不同分类层级之间以“-”间隔,最左边为该TaxID代表的层级,例如7 “Azorhizobium caulinodans”表示species,其上一级的TaxID为6,层级为genus,再向上为335928的family,依次类推。

    这张基本表存储了NCBI的Taxonomy物种分类的详细层级信息,有了它,当指定了高级分类单位的时候,即可方便提取出下属所有低级分类单位,进而实现序列的筛选。

    指定特定物种中的蛋白序列

    UniProt库为2018年4月的版本,SwissProt和TrEMBL的蛋白数量与下面截图中完全一致: [图片上传失败...(image-cd764e-1692440765273)]

    依据下面的命令,准备NR库和UniProt库中蛋白到TaxID的对应关系

    
    gunzip -c prot.accession2taxid.gz|cut -f 1,3|gzip -c >NR2Tax.txt.gz
    
    zgrep "NCBI_TaxID" idmapping.dat.gz|cut -f 1,3|gzip -c >UniProt2Tax.txt.gz 
    

    最终,我们需要的表格格式,只需要两列即可:accessionID和taxid。

    我撰写了一份脚本 GetSeqFromTaxonomy.pl,用它来提取双翅目昆虫的蛋白序列。首先在NCBI的Taxonomy数据库输入双翅目的拉丁名Diptera,拿到该科的taxid为7147,然后输入下面的命令:

    perl GetSeqFromTaxonomy.pl -taxid 7147 -outdir Diptera
    

    需要等待一会儿,就会在./Diptera文件夹当中拿到双翅目昆虫的物种列表,以及NR库和UniProt库中的序列ID了。每个文件格式如下:

    • Diptera.taxid.xls。记录的是双翅目所述的全部低级分类单位的拉丁名,taxID以及分类层级信息。第一列为TaxID,第二列为拉丁名,第三列为分类层级信息。居然有87833个分类单位之多!
    • Diptera.NR.txt。NR库中双翅目的蛋白ID与其对应的taxID表,一共2487593条蛋白。
    • Diptera.NR.stat.xls。双翅目物种在NR库中蛋白数目汇总统计。第一列为TaxID,第二列为蛋白数目,第三列拉丁名,第四列为分类层级。69675个双翅目物种在NR库中能够找得到蛋白序列。
    • Diptera.UniProt.txtTrEMBL+SwissProt库中双翅目的蛋白ID与其对应的taxID表,一共1297510条蛋白。
    • Diptera.UniProt.stat.xls。双翅目物种在TrEMBL+SwissProt库中蛋白数目汇总统计。第一列为TaxID,第二列为蛋白数目,第三列拉丁名,第四列为分类层级。51446个双翅目物种在TrEMBL+SwissProt库中能够找得到蛋白序列。

    将来,若提取更详细的序列信息,该脚本仍然可以改进。但是,若提高效率,需要学习数据库的知识了。

    接下来,就可以将这批ID列表送入blast中做蛋白比对了。Diptera.UniProt.txt为TrEMBL和SwissProt两库公用的蛋白列表,注意:若该表取的物种太偏,会导致SwissProt的注释率严重下降,毕竟SwissProt为人工注释核查的蛋白库,以模式物种为主。

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