从日常的体验,
gff
文件五花八门:
1. 第3列没有`gene`;
2. 有的`gene`没有`CDS`;# 见于转录组分析中更新了注释的`gff`文件
3. 第一列在`genome.fa`中没有对应的染色体号;# 多是 `.*_ERROP.*`,需要删除后进行`CDS`提取等操作
4. 最后一个字符`^M`;# windows下的换行符,可以用 `sed 's/\r$//'`或 `dos2unix`去除
5. 同一转录本多个`five_prime_UTR`信息,不知道算不算问题;
6. 多了去了,想起来补充
- 欣赏一下我今天碰见的
.gff文件
,精简!
$ grep -v "#" test1.gff | awk '{print $3}' | sort | uniq -c
174760 CDS
32886 mRNA
- 下面一行代码,就是根据
$3 == mRNA
行,第9
列ID=.*
和Parent=.*
;如果没有Parent
,输出两列ID
$ grep -v "#" test1.gff | awk '$3 ~ /mRNA/{print $9}' | \
awk -F ";|=" '{for(i=1;i<=NF/2;i++)a[$(2*i-1)]=$(2*i);if(a["Parent"]!="")print a["Parent"]"\t"a["ID"]; else print a["ID"]"\t"a["ID"]}'
Distr1S00001 Distr1S00001
Distr1S00002 Distr1S00002
Distr1S00003 Distr1S00003
Distr1S00004 Distr1S00004
Distr1S00005 Distr1S00005
Distr1S00006 Distr1S00006
...
- 换拟南芥的
gff
AT1G01010.TAIR10 AT1G01010.1.TAIR10
AT1G01020.TAIR10 AT1G01020.1.TAIR10
AT1G01020.TAIR10 AT1G01020.2.TAIR10
AT1G01030.TAIR10 AT1G01030.1.TAIR10
AT1G01040.TAIR10 AT1G01040.2.TAIR10
AT1G01040.TAIR10 AT1G01040.1.TAIR10
AT1G01050.TAIR10 AT1G01050.1.TAIR10
...
其实可以用
python
去构建gene
,transcript
,CDS
,甚至exon
之间的对应关系,基于我的python
水平和gff
文件的“多样性”,要耗费的心力和时间......虽然解决问题的过程可以提升代码水平,但暂时还是算了吧。
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