RNA-Seq 데이터를 de novo assembly 할려고 하는데 가장 최근에 나온 것이 trinity. 사실 이게 돌아가면 끝나는 문제이긴 한데.. 이게 의외로 시간도 많이 걸리고 안돌아 가는 경우가 생긴다(그 원인에 대해서는 아직 조사하지 않았음).
solution
그래서 차선책으로 생각한 것이 다음 논문의 "additive Multiple-k" 방법. false positive가 존재할 확률에 대한 정확한 estimation이 없기 때문에 잘못된 transcript를 assembly 할 경우가 생기겠지만 일단은 sensitity를 높이는데 목적을 둔다.
procedure
내 붕어랑 동급인지라 기록을 안해놓으면 다 까먹어서 명령어만 쭉 나열해 본다. 중간 중간 in-house script(python으로 시작하는 건 전부)가 존재하고 프로그램들의 option은 아직 최적화 되어 있지 않다. draft라 생각하면 되겠다. 시간되면 이어놔야지.
- perl popoolation_1.017/basic-pipeline/trim-fastq.pl --input1 Pum2_1.fastq --input2 Pum2_2.fastq --output result_trim #velvet을 사용할 것이기 때문에 quality trim의 영향을 많이 받는다. 해서 velvet을 하기 전에 popoolation 패키지의 프로그램을 사용해서 trimming 한다.
- python /home/bi/code/mergeWOmemory4velvet.py result_trim_1 result_trim_2 Pum2_combine.fa 71 #velvet의 input파일을 생성하기 위해 paired end 데이터를 합치는데 multiple-k 방법을 사용하기 때문에 trimmed read의 길이가 최대 k의 길이보다 긴 것들만 골라낸다.
- velveth Pum2_velveth 41,71,4 -shortPaired Pum2_combine.fasta
- python runVelvet.py Pum2 206 #velvetg를 돌리는 batch file. insert size 만 고려했다.
- python combineContigs.py Pum2 #velvet을 위처럼 돌리면 여러 폴더고 각각의 k-mer 사이즈마다의 contigs가 생기는데 이를 하나의 multifasta 합치는 것.
- cd-hit-est -i contigs.fa -o result_cdHit -c 0.95 -n 8
- bowtie #read를 cd-hit으로 만든 cluster의 ref seq에다가 mapping 한다. 이는 RPKM을 구하기 위한 것
- python stats.py #assembly 결과 정리
