linux怎么查看本机内存大小
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2022-09-25
Control-Freec:检测拷贝数变异的神器
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Control-Freec 既可以检测拷贝数变异CNV,还可以分析杂合性缺失LOH。官网如下
OS两种操作系统,github 上提供了编译好的二进制文件,直接下载解压缩即可。
安装过程如下
wget -O FREEC-11.4.tar.gz xzvf FREEC-11.4.tar.gzcd FREEC-11.4
在FREEC-11.4下有3个目录:data目录保存的是配置文件的模板,包含WGS和WES两套模板;scripts目录下是一些常用的脚本;src目录下就是软件的源代码,freec可执行文件就位于这个目录。
使用软件的第一步,就是编辑配置文件,配置文件中的内容主要包括以下5个部分
1. general
常用配置如下
[general]chrLenFile = test/hg19.fa.faiploidy = 2breakPointThreshold = .8#coefficientOfVariation = 0.01window = 50000#step=10000chrFiles = path/hg19/GCcontentProfile = GC_profile_50kb.cnp
chrLenFile指定参考物种染色体长度的文件,示例如下
1 chr1 2472497192 chr2 2429511493 chr3 199501827
共三列,第一列为编号,第二列为染色体名字,第四列为染色体长度。需要注意的是,软件只会分析在该文件中出现的染色体区域。
ploidy指定参考物种染色体组的个数,通常我们都是分析人的CNV,人是二倍体生物,这个参数的值就是2。
breakPointThreshold官方推荐的取值范围是0.01到0.08,数值越小,预测到的CNV越多。
freec通过分析某一区域的测序深度来预测CNV, 对于全基因组数据,根据滑动窗口模型进行分析,window参数指定窗口的大小,step指定步长;对于全外显子数据,计算测序深度时按照exon区域进行计算,所以window设置为0。
当不提供对照样本时,必须设置chrFiles和GCcontentProfile两个参数。
chrFiles参数的值为一个目录,该目录下时每条染色体的fasta格式的序列。
GCcontentProfile参数的值为一个文件,记录了染色体上固定窗口区域内的GC含量,可以用gccount软件生成。示例如下
1 0 0.45896 11 50000 0.38424 11 100000 0.43834 1
共四列,第一类为染色体名字,第二类为窗口的起始位置,坐标从0开始计算;第三类为窗口内的GC含量,第四列为窗口内的分模糊碱基的比例。
2. sample
常用配置如下
[sample]mateFile = /path/sample.baminputFormat = BAMmateOrientation = RF
mateFile参数指定待分析样本的输入文件,通常都是bam格式的,也支持SAM, pileup等其他格式;inputFormat指定输入文件的格式;mateOrientation指定测序方向,对于单端测序的数据,对应的值为0;对于illumina 双端测序的reads, 对应的值为FR。如果输入的bam文件是排序之后的bam文件,需要将该参数的值设为0。
3. control
常用配置如下
[control]mateFile = /path/sample.baminputFormat = BAMmateOrientation = RF
设置对照样本的输入文件,和sample的设置是一样的。
4. BAF
常用配置如下
[BAF]SNPfile = hg19_snp138.vcf
SNPfile指定已知SNP位点的文件,格式为VCF。
5. target
常用配置如下
[target]captureRegions = testChr19/capture.bed
captureRegions参数的值是bed格式的文件,指定捕获的目的区域,共3列,第一列染色体名字,第二列和第三列分别为区域的起始和终止位置。
对于没有control 样本的实验设计,实际分析时只需要配置general和sample这两项就可以了,BAF只有当输入文件格式为pileup,而且需要计算B allele frequency和genotype时才需要配置,更多配置选项可以参考官方文档。
编辑好配置文件之后,就可以运行了,命令如下
freec -conf config.txt
结果文件较多,在后续的文章中在继续介绍。
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