Bulk RNAseq 分析流程 是一个基于 WDL 构建的转录组分析流程，它集成了多个分析步骤，旨在实现高效的RNA测序数据分析。
在此流程中，我们使用了以下分析软件：
-
fastp - 用于质量控制
- 描述：fastp 是一个快速的、全功能的 FASTQ 文件预处理工具，用于对测序数据进行质量控制和数据清洗。
-
bowtie2 - 用于去除核糖体序列
- 描述：bowtie2 是一种用于比对测序数据到参考基因组的工具，我们在此流程中使用它来去除核糖体序列。
-
Hisat2 - 用于基因组比对
- 描述：Hisat2 是一种用于高通量测序数据比对到参考基因组的软件，用于将测序数据比对到参考基因组。
-
StringTie - 用于转录本组装和定量
- 描述：StringTie 是一个工具，用于从 RNA-seq 数据中重新构建转录本和估算基因表达水平。
-
DESeq2 - 用于差异表达分析
- 描述：DESeq2 是一个用于差异基因表达分析的 R 包，用于识别不同条件下基因的显著差异。
-
ClusterProfiler - 用于富集分析
- 描述：ClusterProfiler 是一个 R 包，用于进行生物学功能富集分析，帮助理解差异基因的功能特点。
-
WGCNA - 用于基因权重共表达网络分析（计划中）
- 描述：WGCNA 是一种用于构建基因共表达网络并进行模块化分析的工具，用于揭示基因之间的关系。
请查看 CHANGELOG 以获取详细的更新历史。
- 增加过程选择，允许自由选择从其中一个步骤开始
- 增加数据质控的表格处理
在运行该流程之前，请确保您的环境满足以下要求：
- Python 3.6+
- collect_columns
- Samtools
- StringTie
- GffCompare
- preDE
- Bowtie2
- Fastp
- Mapping_software
- Pigz
您可以通过以下命令从 GitLab 直接克隆该仓库到您的本地目录。如果您使用的是华大计算机集群，您可以直接使用我已经配置好的路径。如果您需要自己进行安装，请修改 input.json 文件中的路径。
git clone https://gitlab.genomics.cn/iori/phi/bulk-rna-seq.git需要将测序数据整理成下列表格形式, 制表符分割, 不要header
- 第一类是group信息
- 第二列是样本名称
- 第三列是read1的绝对路径(gz压缩格式, 后缀名改成.fastq.gz)
- 第四列是read2的绝对路径(gz压缩格式, 后缀名改成.fastq.gz)
有多少样本就有多少行. (注意一个样本多个fq文件的, 自己用cat或者zcat合并)
Group ERR188044 /hwfssz5/ST_HEALTH/P21Z10200N0092/wangjiaxuan/RNAseq/test1/test/chrX_data/samples/ERR188044_chrX_1.fastq.gz /hwfssz5/ST_HEALTH/P21Z10200N0092/wangjiaxuan/RNAseq/test1/test/chrX_data/samples/ERR188044_chrX_2.fastq.gz
Group ERR188104 /hwfssz5/ST_HEALTH/P21Z10200N0092/wangjiaxuan/RNAseq/test1/test/chrX_data/samples/ERR188104_chrX_1.fastq.gz /hwfssz5/ST_HEALTH/P21Z10200N0092/wangjiaxuan/RNAseq/test1/test/chrX_data/samples/ERR188104_chrX_2.fastq.gz
输入文件是json格式，需要提供对应文件和软件的路径。 这个文件是非常重要的输入文件，
但是大部分的软件版本是不用改的。
需要改动有RNAseq.matedata_tsv,RNAseq.rrna_index,RNAseq.genome_index,RNAseq.annot_gtf,RNAseq.read_length,其他不用修改，
其中RNAseq.matedata_tsv对应的表格必须是制表符分割的tsv文件，包括四列，
第一列是分组，第二列是样本名称，第三列是read1的fq文件，第四列是read2的fq文件。
注意要严格按照规范，整理输入文件，否则必报错或者输出结果不对。
{
"RNAseq.matedata_tsv" : "/data2/wangjiaxuan/ZJ-01/5.HostGene_EXP/hostrna_input.tsv",
// 输入文件的表格，***非常重要且必须的***
"RNAseq.rrna_index" : "/data3/Group7/wangjiaxuan/refer/rRNA_Data/bowtie2_index/rRNA",
//去核糖体的序列index，***非常重要且必须的***
"RNAseq.genome_index":"/data3/Group7/wangjiaxuan/workflow/bulk-rna-seq/test/chrX_data/indexes/chrX_tran",
// hisat2构建的全基因组索引 ***非常重要且必须的***
"RNAseq.annot_gtf" : "/data3/Group7/wangjiaxuan/workflow/bulk-rna-seq/test/chrX_data/genes/chrX.gtf",
//基因组的注释文件gtf ***非常重要且必须的***
"RNAseq.read_length" : "150",
//read 长度，一般而言，华大是100，illumina是150 ***非常重要且必须的***
"RNAseq.regtf" : "false",
//是否需要重构转录本，默认是不需要重构转录本。
// ------------分割线-----------------------
// ------------下面全是软件的文件途径---------
"RNAseq.python" : "/data3/Group7/wangjiaxuan/biosoft/miniconda3/bin/python",
"RNAseq.collect_columns" : "/data3/Group7/wangjiaxuan/biosoft/miniconda3/envs/rnaseq/bin/collect-columns",
"RNAseq.samtools" : "/data3/Group7/wangjiaxuan/biosoft/miniconda3/envs/rnaseq/bin/samtools",
"RNAseq.stringtie" : "/data3/Group7/wangjiaxuan/biosoft/miniconda3/envs/rnaseq/bin/stringtie",
"RNAseq.gffcompare" : "/data3/Group7/wangjiaxuan/biosoft/miniconda3/envs/rnaseq/bin/gffcompare",
"RNAseq.preDE" : "util/preDE.py",
"RNAseq.bowtie2" : "/data3/Group7/wangjiaxuan/biosoft/miniconda3/envs/rnaseq/bin/bowtie2",
"RNAseq.fastp" : "/data3/Group7/wangjiaxuan/biosoft/miniconda3/bin/fastp",
"RNAseq.mapping_software" : "/data3/Group7/wangjiaxuan/biosoft/miniconda3/envs/rnaseq/bin/hisat2",
"RNAseq.pigz" : "/data3/Group7/wangjiaxuan/biosoft/miniconda3/envs/rnaseq/bin/pigz"
}
前期准备： 1）下载test数据集合：
mkdir test
cd test
bash download_test_data.sh根据要求的matedata_tsv要求的格式整理表格，修改WDL/input.RNAseq.json
- 运行需要有cromwell.jar文件，所以需要先下载。
bash download_cromwell.sh- 然后运行：
./run_RNAseq -i WDL/input.RNAseq.json
- 等待结果出来
- 质控过滤的fq
- 去除核糖体reads的fq
- hisat2 比对文件 bam
- 重构转录组 gtf
- fpkm_matrix; tpm_matrix; count_matrix
王家轩([email protected])