-installation-
denovo assembler 중에 한가지인 AllPaths-LG의 셋팅과 사용법에 대해 정리해보겠다. velvet이랑 newbler를 사용해 본적은 있는데 이건 어떨런지.. broad institute에서 나왔다니.. 왠지 메이져의 느낌이. 여튼 RNA-Seq도 다 못봤지만 박사님의 지시라. 보자.
논문에 대한 소개은 다음 포스팅에 있다. 여기선 설치와 사용 방법 결과 설명한 하도록 한다.
일단 AllPaths-LG의 사이트는 여기.
이거 설치는 위 사이트 download 탭에 pdf로 된 manual에 보면 나와있다.
기본적으로 셋팅 되어 있어야 하는게 있다. boost, graphviz, addr2line, picard.
boost : 그냥 다운 받아서 풀어 놓기만 한다. 그런데 ./bootstrap.sh, ./bjam install 이것도 해야 하는것 같네.
graphviz : ./configure --disable-swig, make, make install (dot 만 쓴다니까)
addr2line : 이건 깔려 있고 (man addr2line 쳐본다).
picard : 다운받아서 풀어서 path 잡아준다.
그담에 AllPaths-LG의 build는
./configure --with-boost=/path/to/boost
make
make install
test 파일을 다운받아서 실행해본다. test 폴더 안의 README를 읽고 prepare.sh 파일을 변경한 한다. 그리고 돌리기 전에 ulimit -s 100000을 해서 stack memory를 100MB까지 잡게 한다. 그리고 prepare.sh랑 assembly.sh 실행.
-output format-
test 파일을 돌리게 되면 reference/data/run/ASSEMBLIES/subdir 식의 폴더 구조가 생성된다. 상위폴더에 있는 데이터는 하위폴더에 중복되지 않는다.
reference는 organism 이다. 뭔소린가 하면 예를 들어 두개의 E.coli 를 reference로 assemble을 한다면(reference가 꼭 필요한건 아니지만 reference로 삼을 만한게 있으면 이용이 된단다) 일단은 E.coli라는 reference 폴더 안에 두개의 게놈과 데이터들이 존재하게 되는것.
data 폴더는 말그대로 데이터. assembly를 시도했던 read data를 담게 된다. data 폴더안에 여러개의 run 폴더가 존재 할수 있는데 이들 run 폴더간의 차이는 parameter setting이 다른 경우.
run 폴더는 final assembly stage를 위한 intermediate file이 들어 있는 폴더
ASSEMBLIES 폴더는 실제 assembly 가 있는 폴더인데 유일하게 폴더명이 ASSEMBLIES로 정해져 있다.
subdir 폴더는 음.. localized assembly가 생성된 폴더라는데..
-preparing data-
AllPaths의 input 파일이 완전 자기네들 스타일인데..
read data를 그들 형식으로 바꾸고 이 read data를 설명하는 metadata를 더해서 input 파일을 만든다. 그리고 reference 있으면 이것도 추가해야 한다.
일단 AllPaths는 paired end만 취급한다. 그리고 fragment library(180bp) 랑 jumping library(3-10kbp)가 반드시 있어야 한다. long jumping library는 option. 각 library마다 paired-end의 방향이 다르다. fragment, long jumping은 inward
jumping library는 outward, (mate-pair 방식)
data fold 안에는 반드시 library 마다 *.fastb(fasta binary), *.qualb(quality binary), *.pairs(read pair information) 파일과 ploidy 파일이 있어야 한다.
ploidy 파일은 1은 haploid, 2는 diploid genome을 의미. 나머지는 지원 안됨.
*.fastb, *.qualb, *.pairs 는 PrepareAllPathsInput.pl 으로 생성(.bam, .fastaq, .fasta, .fastab 파일 지원).
PrepareAllPathsInputs.pl의 input 파일로 in_groups.csv랑 in_libs.csv 가 필요.
*.fastq 을 변환하려면 paired read가 한 파일안에 존재 해야 한다. 그러니까 1pair의 1read record가 나오고 그 담에 바로 1pair의 2read record가 나오는 식으로.
quality score가 어떤식으로 encode됐는지 확인해서 PHRED_64 옵션으로 조정해야 한다.
in_group.csv 이랑 in_libs.csv 파일은 메뉴얼 보자
Example in_libs.cvs
나머진 manual 보자. 잘나왔다.
정리하자면
1. fastq 파일 합치고(read1, read2 를 하나의 파일로 합친다.)
2. in_libs.csv랑 in_group.csv 파일 만들고
3. PrepareAllPathsInputs.pl 돌려서 input 파일 만들고(IN_GROUPS_CSV, IN_LIBS_CSV, PHRED_64, PLOIDY,PICARD_TOOLS_DIR, DATA_DIR 파라미터 확인)
4. RunAllPathsLG 파이프 라인을 돌린다.
< SOAPdenovo>
-installation-
make
< Velvet>
-installation-
make (velvet manual 특히 for impatient people에 잘 되어 있음)
< Abyss>
-installation-
google sparsehash, pthread, openmp 설치
Google sparsehash 설치. 구글 코드 사이트에서 다운 받아서 설치
pthread 랑 openmp 서버에 있는거 같다. 찾아보니(c 코드로 #include
