NGS数据的Error correction方法

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所属分类:Genomics

现在进行error-correciton的算法有三种: k-spectrum-based、Suffix tree/array based 和 MSA based。本文对以下软件使用真实数据进行了评估:HSHREC、Reptile、Quake、SOAPec、HiTEC、ECHO、Coral(只有第一个和最后一个,共2个软件用于454和ion数据的评估;所有软件都用于了Illumina数据的评估)。

该文献的结果表明:适用于Illumina数据的软件(我个人认为的优先顺序)是 Reptile、HiTEC(在2*100的数据中结果最好) 和 ECHO。Reptile的参数选择比其它两个软件要麻烦很多;HiTEC不适合处理有‘N’的或不同长度reads。适用于454和ion数据的软件是Coral。

以上是对基因组的测序reads进行修正的方法,而新出了一个对RNA-Seq数据进行修正的软件:SEECER。其文献为:Probabilistic error correction for RNA sequencing。文中结果表示,以上对基因组reads进行修正的方法对RNA-Seq reads的修正效果不好。

以下是这几个软件的安装与使用方法:

1. HiTEC

HiTEC的下载网页:http://www.csd.uwo.ca/~ilie/HiTEC/。根据其安装源码包内的说明文件,HiTEC的安装需要先行安装gsl library,然后修改Makefile文件,最后进行make。

HiTEC的参数比较简单,运行方法如下:

$ ./hitec <inputReads> <correctedReads> \
  <GenomeLength> <per-base error rate>

$ ./hitec S.aureusReads.fasta \
S.aureusCorrectedReads.fasta 2820462 1

输入fasta或fastq文件,给定一个大致的基因组大小和碱基错误率,则会运行,并将结果输出到指定文件中。

HiTEC将忽略那些含有碱基 “N” 的reads,这些reds不会在输出文件中显示。输出结果为fasta文件,fasta的头被更换了,变成了从0开始的数字。

2. ECHO

ECHO的下载网页:http://uc-echo.sourceforge.net/。根据其安装源码包内的说明文件,ECHO的安装需要有GCC,Python,SciPy和NumPy,使用yum安装即可。ECHO的运行也比较简单:

$ python ErrorCorrection.py -b 2000000 --nh 256 \
  --ncpu 6 -o output/5Mreads.fastq 5Mreads.fastq

生成了结果文件和HiTEC一样,生成fasta文件,fasta的头被更换了,变成了从0开始的数字。

3. reptile

reptile的下载网页:http://aluru-sun.ece.iastate.edu/doku.php?id=reptile

reptile的使用说明相比前两个软件,更加完整。其使用说明参考软件包中的readme文件和网页的turorial。以下为reptile使用实例:

3.1 将fastq文件转换成fa文件和q文件

对象为名为reads.fastq的文件,位于当前工作目录。reads.fastq为使用NGSQC-toolkit过滤掉低质量reads和含有N的reads后的文件。

$ $reptileHome/utils/fastq-converter-v2.0.pl ./ ./ 1

结果生成reads.fa和reads.q文件。这两个文件都为fast格式,fasta头为从0开始按顺序排列的数字,内容分别为序列和质量。

3.2 seq-analy配置文件参数调整

copy一个范本的seq-analy配置文件和Reptile配置文件。

$ cp $reptileHome/utils/seq-analy/config-example seq-analy-config
$ cp $reptileHome/src/config-example reptile-config

将该配置文件修改如下:

IFlag                   1
BatchSize               1000000
InFaFile                ./reads.fa
IQFile                  ./reads.q
KmerLen                 24
OKmerHistFile           ./kmerhist
QHistFile               ./qualhist
OKmerCntFile    
MaxErrRate              0.02
QThreshold              73
MaxBadQPerKmer          4
QFlag                   1

修改好输入和输出文件路径后,运行程序:

$ $reptileHome/utils/seq-analy/seq-analy seq-analy-config

以上命令执行后生成根据配置文件信息输出./kmerhist和./qualhist两个文件。

继续修改seq-analy-config配置文件信息:
1. reads长度为35bp的时候,MaxBadQPerKmer的值设为4-6;reads长度为100+bp的时候,MaxBadQPerKmer的值设为6-10.
2. KmerLen可以按自己的意愿设置,可以保留为默认的24.
3. 查看./qualhist文件信息,找出第三列累计频率 >=0.8 的那一行对应的碱基质量对应的ASCII值,作为QThreshold的值;同时找出第三列累计频率 <= 0.2 的那一行对应的碱基质量对应的ASCII值,作为下一步 Reptile配置文件中 Qlb 参数的值。

修改完seq-analy-config配置文件后,继续运行“seq-analy seq-analy-config”,直到不用继续修改为止;如果当前不用修改,则进入下一步。

3.3 Reptile配置文件参数调整

对范本Reptile配置文件修改,修改读取文件和输出文件,如下:

InFaFile                ./reads.fa
QFlag                   1
IQFile                  ./reads.q
OErrFile                ./reads.errors
BatchSize               1000000 
KmerLen                 12
hd_max                  1
Step                    12
ExpectSearch            16 
T_ratio                 0.5

######## The following parameters need to be tuned to specific dataset ########

QThreshold              73
MaxBadQPerKmer          4
Qlb                     62
T_expGoodCnt            16
T_card                  6

通时,对上数的一些参数进行修改:
1. T_expGoodCnt,设置为./kmerhist第三列累计频率最接近0.95的一行的第一列的值的2倍;
2. T_card,设置为./kmerhist第二列中第二大的值的一行所对应的第一列的值;
3. KmerLen,设置为 >= (seq-analy最终的配置文件中该参数的值的一半);
4. QThreshold, 和seq-analy最终的配置文件中该值的设置一致;
5. Qlb, 设置为./qualhist文件中,第三列累计频率 <= 0.2 的那一行对应的碱基质量对应的ASCII值;
6. MaxBadQPerKmer,和seq-analy最终的配置文件中该值的设置一致;
7. step 设置为【(seq-analy最终的配置文件中KmerLen值) - (本reptile参数文件中KmerLen的值)】的值

3.4 运行Reptile

$ $reptileHome/src/reptile-v1.1 reptile-config

生成了配置文件中设定的结果文件./reads.errors。该文件格式为:

ReadID ErrNum [pos to from qual] [pos to from qual] …

第一列是read ID; 第二列为该read错误的碱基数; 对每一个错误的碱基,有4个值给出来:该错误碱基的位置(pos)、新的修正后的碱基(to)、原来的错误的碱基(from) 和 该位点碱基质量对应的ASCII值(qual)。

3.5 生成修正后的fasta文件

$ $reptileHome/utils/reptile_merger/reptile_merger \
  ./reads.fa ./reads.errors out.fa

参考自文献:Yang X,Chockalingam SP,Aluru S. A survey of error-correction methods for next-generation sequencing. Brief. Bioinformatics 2013;14:56-66.

原文来自:http://www.hzaumycology.com/chenlianfu_blog/?p=1702

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