BSgenome简介

本文介绍了如何在R中使用BSgenome包处理全基因组序列数据,包括安装和使用BSgenome包,获取特定物种的基因组数据包,以及使用内置方法进行序列分析,如碱基组成统计和GC含量计算。

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一、BSgenome和BSgenome数据包

Bioconductor提供了某些物种的全基因组序列数据包,这些数据包是基于Biostrings构建的,称为BSgenome数据包。不同物种的BSgenome数据包都有类似的数据结构,可以用统一的方式进行处理。但是BSgenome数据包仅包含有数据,它们的处理的方法由另外一个软件包提供,即BSgenome包。

先安装BSgenome包(如果没有安装):

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
  install.packages("BiocManager")

BiocManager::install("BSgenome")

载入BSgenome包,并查看当前版本提供的BSgenome数据包:

library(BSgenome)
(ag <- available.genomes())

#当前版本提供了18个物种的37个基因组包

unique(gsub("BSgenome\\.([^\\.]+).*", "\\1", ag))

获取拟南芥的BSgenome数据包(BSgenome.Athaliana.TAIR.TAIR9):

biocLite("BSgenome.Athaliana.TAIR.TAIR9")

载入BSgenome.Athaliana.TAIR.TAIR9包,查看数据信息:

library(BSgenome.Athaliana.TAIR.TAIR9)
# BSgenome.Athaliana.TAIR.TAIR9只定义了一个对象
ls("package:BSgenome.Athaliana.TAIR.TAIR9")

#查看总体信息

Athaliana

#不载入序列就可以获取染色体名称和长度信息

seqnames(Athaliana)
seqlengths(Athaliana)

二、BSgenome方法

BSgenome数据包内包含的序列为DNAString,DNAStringSet或MaskedDNAString对象,完全可以使用Biostrings包的方法进行处理:

#可以使用多种方式获取某一序列

Athaliana$Chr1
Athaliana[[1]]
Athaliana[["Chr1"]]

下面使用sapply函数统计碱基组成和GC含量。
#统计碱基组成

sapply(seqnames(Athaliana), function(x) alphabetFrequency(Athaliana[[x]]))

#计算GC含量

sapply(seqnames(Athaliana), function(x) letterFrequency(Athaliana[[x]], letters = "GC", 
    as.prob = TRUE))

但是BSgenome包试图提供一些简便的方法来处理基因组水平的BSgenome类数据,例如类似于apply函数的bsapply函数。要使用bsapply函数得先构建BSParams类对象,用于设置以下参数:

X:将要处理的BSgenome对象
FUN:将要对X中每条染色体进行处理函数
exclude:字符向量,表示排除的染色体名称
simplify:逻辑向量,它的意义和与sapply的simplify参数一样。默认为FALSE,bsapply返回GenomeData类数据;如果设置为TRUE,函数的结果尽量使用表格(数据框)类型显示
maskList:逻辑向量,表示各染色体使用掩膜的应用状态
motifList:字符向量,对序列进行掩膜的motif
userMask:RangesList对象,每个元素将用于对响应染色体进行掩膜处理,为用户提供额外的掩膜。
invertUserMask:TRUE/FALSE,表示是否对userMask进行反转。 

FUN函数的其他参数可以在bsapply函数中以有名参数的方式进行设置。 下面代码的作用和前面sapply函数的应用是相同的:

op <- options()
options(digits = 4)
params <- new("BSParams", X = Athaliana, FUN = letterFrequency, simplify = TRUE)
bsapply(params, letters = "GC", as.prob = TRUE)

BSParams是S4类,对象数据可以修改,方便重复使用:

params@motifList <- "N"
bsapply(params, letters = "GC", as.prob = TRUE)
options(op)
params@FUN <- alphabetFrequency
bsapply(params, baseOnly = TRUE)

BSgenome包实现了BSgenome类对象的matchPWM,countPWM,vmatchPattern,vcountPattern,vmatchPDict和vcountPDict等操作,除继承了Biostrings中相应的方法外还增加了一些针对BSgenome类对象的参数设置(和bsapply函数参数类似):

vmatchPattern("ACGTGKC", Athaliana, fix = "subject", exclude = c("ChrC", "ChrM"))

BSgenome包还提供了其他一些方法,比如用户自行构建BSgenome数据包和SNP的处理等。这些不在我的关心范围之内,没去了解。

转载自:https://blog.youkuaiyun.com/u014801157/article/details/24372467

### 使用 BSgenome 将 FASTA 文件构建为自定义参考基因组 在生物信息学领域,`BSgenome` 是一个强大的 R 包,用于存储和访问参考基因组序列。以下是关于如何利用 `BSgenome` 和其他相关工具将 FASTA 文件转换为可使用的参考基因组的具体指导。 #### 安装必要软件包 首先,确保已安装所需的 R 包,并加载它们: ```r if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install(c("BSgenome", "Biostrings", "GenomicRanges")) library(BSgenome) library(Biostrings) library(GenomicRanges) ``` #### 准备输入文件 1. **FASTA 文件** 需要准备一个标准的 FASTA 文件(`.fa` 或 `.fasta` 格式),其中包含目标物种的所有染色体或 contig 序列[^1]。 2. **染色体长度文件** 创建一个制表符分隔的纯文本文件(通常命名为 `chrom.sizes`),记录每条染色体的名字及其对应的长度。例如: ``` chr1 248956422 chr2 242193529 ``` #### 构建自定义 BSgenome 对象 以下步骤展示了如何使用上述文件创建一个新的 `BSgenome` 数据包。 ##### 步骤 1:初始化环境变量 设置工作目录并将 FASTA 文件路径赋值给变量: ```r fastaFilePath <- "/path/to/your/genome.fa" chromSizesPath <- "/path/to/your/chrom.sizes" ``` ##### 步骤 2:解析 FASTA 文件 使用 `readDNAStringSet` 方法读取 FASTA 文件中的 DNA 序列: ```r dnaSeqs <- readDNAStringSet(fastaFilePath) names(dnaSeqs) <- gsub(">","", substr(names(dnaSeqs), 1, regexpr("\\s+", names(dnaSeqs))-1)) ``` 此处正则表达式的目的是清理可能存在的多余描述信息,仅保留染色体名字作为键名[^1]。 ##### 步骤 3:导入染色体大小信息 加载染色体长度文件并将其转化为适合的形式: ```r chromInfo <- read.table(chromSizesPath, as.is = TRUE, sep="\t", header=FALSE) colnames(chromInfo) <- c("seqname","length") row.names(chromInfo) <- chromInfo$seqname ``` ##### 步骤 4:组合成 BSgenome 对象 最后一步是将 DNA 序列与染色体信息结合起来形成完整的 `BSgenome` 对象: ```r customBSgenome <- BSgenome( dna=dnaSeqs, seqlengths=rowMeans(as.data.frame(chromInfo[,c("length")])), genome="CustomGenomeName", provider="YourOrganization", taxonomy_id=12345 # 替换为目标物种的实际 NCBI Taxonomy ID ) saveRDS(customBSgenome, file="/desired/path/custom_bsgenome.rds") ``` 这样就完成了从原始 FASTA 文件到功能齐全的 `BSgenome` 对象的转化过程。 --- #### 注意事项 - 输入的 FASTA 文件应当经过严格的质量控制,去除任何潜在污染或者错误标记区域。 - 当前方法适用于中小型规模的数据集;对于特别庞大的基因组,建议采用专门优化过的高性能计算方案。 ---
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