使用Sentieon BWA-Meth进行WGBS甲基化分析,速度和精度双提升

简介: 在甲基化分析中,Sentieon软件可以与其他工具结合使用以提高分析速度和准确性。在这种情况下,Sentieon BWA被用来替换原始的BWA-mem,与MethyDackel结合,建立起Sentieon BWA-Meth流程。在这个流程中,Sentieon BWA首先负责处理亚硫酸盐转化后的测序数据进行高效的序列比对。由于Sentieon BWA的优化,比对速度和准确性得到了提高,同时减少了计算资源的消耗。

全基因组甲基化测序(WGBS)是一种研究DNA甲基化的方法,以全面了解在基因组水平上的表观遗传变化。在进行WGBS数据分析时,通常需要使用专门的比对工具,因为这些工具需要能够处理亚硫酸盐转化后的数据。

以下是四个不同的WGBS比对分析流程:

  • Bismark:Bismark是一个基于Bowtie2或HISAT2比对器的流行WGBS分析工具。它允许处理双链亚硫酸盐转化测序数据,并提供甲基化位点的检测和分析。
  • BitmapperBS:BitmapperBS是一个专门为亚硫酸盐转化测序数据设计的高效比对器。它可以处理双链测序数据,并提供甲基化位点的检测和分析功能。
  • BSseeker2:BSseeker2是一个用于WGBS数据分析的比对工具。它可以处理单链和双链亚硫酸盐转化测序数据,并支持Bowtie, Bowtie2和SOAPaligner作为比对器。BSseeker2提供了甲基化位点检测和甲基化水平计算等功能。
  • BWA-Meth:BWA-Meth是一个基于BWA的比对工具,专门用于处理WGBS数据。它提供了处理双链亚硫酸盐转化测序数据的功能,并可以进行甲基化位点检测。

这四种分析流程各自具有不同的特点和优势,选择哪个流程取决于研究需求、计算资源以及期望的分析速度和准确性。实际应用中,可以尝试比较这些流程的结果,以找到最适合您需求的解决方案。

WGBS甲基化分析流程加速方案

Sentieon BWA + MethyDackel

在甲基化分析中,Sentieon软件可以与其他工具结合使用以提高分析速度和准确性。在这种情况下,Sentieon BWA被用来替换原始的BWA-mem,与MethyDackel结合,建立起Sentieon BWA-Meth流程。

在这个流程中,Sentieon BWA首先负责处理亚硫酸盐转化后的测序数据进行高效的序列比对。由于Sentieon BWA的优化,比对速度和准确性得到了提高,同时减少了计算资源的消耗。

接下来,MethyDackel被用于从Sentieon BWA的比对结果中提取甲基化信息。MethyDackel能够检测甲基化位点,计算甲基化水平,并生成甲基化状态的统计和可视化结果。

通过结合Sentieon BWA和MethyDackel,Sentieon BWA-Meth流程能够为全基因组甲基化分析提供一个高效且准确的解决方案。这使得研究人员可以更快地分析甲基化数据,更有效地挖掘潜在的生物学意义。

具体加速流程

Sentieon处理甲基化数据的过程可以概括如下:

1、Sentieon甲基化分析流程:

JIAJIH.png

  • 使用EpiQC研究中的全基因组甲基化测序数据(doi:https://doi.org/10.1101/2020.12.14.421529)。
  • 数据预处理:读取修剪、质量控制。
  • 使用四种不同的分析流程进行比对,包括Bismark、BitmapperBS、BSseeker2和BWAMeth。
  • 使用Sentieon BWA替换原始的BWA-mem,并与MethyDackel结合,建立Sentieon BWAMeth流程。
  • 比对后处理:使用不同的模块进行甲基化位点调用和CpG甲基化水平识别。

2、 甲基化映射速度比较:

甲基化2.png

  • 每次比较中,使用相同的随机种子对一百万对读取进行随机抽样。
  • 在24个CPU线程的服务器上使用各软件的默认参数运行比对。
  • 记录每个重复实验的性能时间。
  • Sentieon BWA-Meth比原始的BWA-Meth速度提高了2.5倍,与BitMaperBS的速度相似。

3、  甲基化映射准确性比较:

甲基化3.png

  • 比较不同甲基组文库制备中的流程映射准确性;使用Samtools stats和Qualimap生成后比对统计数据。
  • 显示库总读取的参考映射结果分布。
  • Sentieon BWA-meth具有最高的主要映射率和最低的未映射率。

4、  CpG位点读取覆盖率比较:

甲基化4.png

  • 计算14个库和4个分析流程中识别出的CpG位点的测序覆盖率。
  • 与其他测试工具相比,Sentieon BWA-Meth在CpG位点提供了更高的测序覆盖率。

5、 Sentieon甲基化分析流程结论:

  • Sentieon BWA-Meth与BWA-Meth提供相同的结果。
  • Sentieon BWA-Meth流程显示出最高的处理速度,比开源流程快约2倍。
  • Sentieon BWA-Meth具有最高的主要映射率和最高的CpG位点读取覆盖率。

6、  应用说明 - 安装

  • 安装bwa-meth
# Prerequisites: samtools # these 4 lines are only needed if you don't have toolshed installed 
wget https://pypi.python.org/packages/source/t/toolshed/toolshed-0.4.0.tar.gz 
tar xzvf toolshed-0.4.0.tar.gz 
cd toolshed-0.4.0 sudo 
python setup.py install
wget https://github.com/brentp/bwa-meth/archive/master.zip 
unzip master.zip 
cd bwa-meth-master
sudo python setup.py install


  • 安装MethylDackel
# Prerequisites: htslib and libBigWig
git clone https://github.com/dpryan79/MethylDackel.git 
cd MethylDackel 
make LIBBIGWIG="/some/path/to/libBigWig.a" 
make install prefix=/some/installation/path


  • 安装BWA(开源)
# Only used for indexing reference genome. 
git clone https://github.com/lh3/bwa.git 
cd bwa; make


7、  准备测试数据

  • 从bwa-meth下载测试数据并使用开源BWA对参考基因组进行索引。
wget https://github.com/brentp/bwa-meth/raw/master/example/ref.fa 
wget https://github.com/brentp/bwa-meth/raw/master/example/t\_R1.fastq.gz 
wget https://github.com/brentp/bwa-meth/raw/master/example/t\_R2.fastq.gz


  • 使用开源BWA构建index索引
bwameth.py index $REF #Indexes with BWA-MEM (default)


  • 确保安装了开源的BWA在$PATH下,而不是Sentieon BWA

甲基化5.png

8、 读取比对:

  • 使用Sentieon BWA进行读取比对。
  • 将Sentieon bin文件夹添加到$PATH。
export PATH=<PATH\_TO\_SENTIEON>/sentieon-genomics-202112.05/bin:$PATH

     运行bwa-meth,通过sentieon util sort进行排序。

bwameth.py --threads 16 \
        --reference $REFERENCE \
        $FQ1 $FQ2 | \
sentieon util sort -i - –sam2bam –o output.bam


  • 确保屏幕输出以下内容。否则,bwa-meth将使用开源bwa。
This software is licensed to [xxxxx@xxxx.xxx] by Sentieon Inc. 
version: sentieon-genomics-202112.06

甲基化6.png

9、  制表:

  • 使用开源工具MethylDackel。
MethylDackel extract ref.fa output.bam

甲基化7.png


  • 输出结果为bedGraph文件,第4列表示在给定位置有甲基化C的证据的读取/读取对数,第5列表示未甲基化C的等价值。

甲基化8.png

Sentieon软件下载

相关文章
XP-CLR分析笔记丨检测不同种群之间由于选择引起的差异信息,群体遗传学经典方法
XP-CLR分析笔记丨检测不同种群之间由于选择引起的差异信息,群体遗传学经典方法
|
9月前
|
JSON 监控 API
借助京东API,轻松分析用户行为,优化店铺页面布局!
本文介绍如何利用京东开放平台API获取用户浏览、点击、加购、搜索等行为数据,通过分析PV、UV、转化率、热力图等关键指标,洞察用户行为路径与页面问题,进而科学优化店铺首页布局、导航结构、商品展示及购物流程,并结合A/B测试与数据可视化工具持续迭代,提升用户体验与销售转化。
|
数据处理
CUT&Tag 分析教程 | 完结撒花
CUT&Tag 分析教程 | 完结撒花
CUT&Tag 分析教程 | 完结撒花
|
8月前
|
人工智能 前端开发
Skills火爆之后,我收集并整理了最近全网火爆的Skills,拿走不谢~~~
小华同学带你解锁AI高效工作新方式!详解Agent Skills原理与实用工具,分享开源技能、设计系统、音视频处理等精选资源,助力技术人提升效率50%以上。
4061 2
|
9月前
|
存储 弹性计算 监控
企业级网盘搭建:基于ECS与OSS的对象存储管理与权限控制
本文介绍基于阿里云ECS和OSS搭建企业级网盘的完整方案,涵盖高可用架构、智能存储分层、精细化权限控制与成本优化。支持百人并发、数据11个9持久性,月成本约1750元,助力企业实现安全高效的文件管理与共享。
|
存储 编解码 数据可视化
3D-Genome:认识接触矩阵(contact matrix)
3D-Genome:认识接触矩阵(contact matrix)
|
Ubuntu Linux Shell
Sentieon软件快速入门指南
Sentieon为纯CPU计算加速软件,完全适配主流CPU计算架构:Intel、AMD、海光等X86架构CPU,华为鲲鹏、阿里倚天等ARM架构CPU。可灵活部署在实验室单机工作站、HPC集群、超算中心和云计算中心,保持同一套流程下不同规模数据计算结果的一致性。Sentieon软件团队拥有丰富的软件开发及算法优化工程经验,致力于解决生物数据分析中的速度与准确度瓶颈,为来自于分子诊断、药物研发、临床医疗、人群队列、动植物等多个领域的合作伙伴提供高效精准的软件解决方案,共同推动基因技术的发展。
993 4
Sentieon软件快速入门指南
|
人工智能 并行计算 数据安全/隐私保护
铅华洗尽,粉黛不施,人工智能AI基于ProPainter技术去除图片以及视频水印(Python3.10)
视频以及图片修复技术是一项具有挑战性的AI视觉任务,它涉及在视频或者图片序列中填补缺失或损坏的区域,同时保持空间和时间的连贯性。该技术在视频补全、对象移除、视频恢复等领域有广泛应用。近年来,两种突出的方案在视频修复中崭露头角:flow-based propagation和spatiotemporal Transformers。尽管两套方案都还不错,但它们也存在一些局限性,如空间错位、时间范围有限和过高的成本。 说白了,你通过AI技术移除水印或者修复一段不清晰的视频,但结果却没法保证连贯性,让人一眼能看出来这个视频或者图片还是缺失状态,与此同时,过高的算力成本也是普通人难以承受的。
铅华洗尽,粉黛不施,人工智能AI基于ProPainter技术去除图片以及视频水印(Python3.10)
|
机器学习/深度学习 数据可视化 PyTorch
深度学习之如何使用Grad-CAM绘制自己的特征提取图-(Pytorch代码,详细注释)神经网络可视化-绘制自己的热力图
深度学习之如何使用Grad-CAM绘制自己的特征提取图-(Pytorch代码,详细注释)神经网络可视化-绘制自己的热力图
深度学习之如何使用Grad-CAM绘制自己的特征提取图-(Pytorch代码,详细注释)神经网络可视化-绘制自己的热力图
|
前端开发 JavaScript API
现代前端框架中的响应式编程实践
现代前端框架中的响应式编程实践
513 0

热门文章

最新文章