cageseq
[1.0.2] 13.01.2021
nf-core/cageseq は、 CAGE-seq シーケンス データに使用されるバイオインフォマティクス分析パイプラインです。
このパイプラインは、生の逆多重化された fastq ファイルを入力として受け取り、リンカーとアーティファクトのトリミング (cutadapt)、rRNA の除去 (SortMeRNA、参照ゲノムへのアラインメント (STAR または bowtie1)、および CAGE タグのカウントとクラスタリング (paraclu) のステップが含まれています。品質管理ステップ (FastQC、RSeQC、MultiQC) が含まれており、実行後の結果を簡単に検証できます。
パイプラインは、非常に移植性の高い方法で複数のコンピューティング インフラストラクチャにわたってタスクを実行するワークフロー ツールである Nextflow を使用して構築されます。 Docker コンテナーが付属しているので、インストールが簡単で、結果の再現性が高くなります。
nextflowをインストールする
パイプラインを完全に再現するには、 Docker 、 Singularity 、またはPodmanのいずれかをインストールします( Conda最後の手段としてのみ使用してください。ドキュメントを参照してください)。
パイプラインをダウンロードし、単一のコマンドを使用して最小限のデータセットでテストします。
nextflow run nf-core/cageseq -profile test, < docker/singularity/podman/conda/institute >nf-core/configs をチェックして、nf-core パイプラインを実行するためのカスタム構成ファイルが研究所にすでに存在するかどうかを確認してください。その場合は、コマンドで
-profileを使用するだけです。これにより、dockerまたはsingularityが有効になり、ローカル コンピューティング環境に適切な実行設定が設定されます。
独自の分析を開始してください。
nextflow run nf-core/cageseq -profile < docker/singularity/podman/conda/institute > --input ' *_R1.fastq.gz ' --aligner < ' star ' / ' bowtie1 ' > --genome GRCh38パイプラインの実行時に使用可能なすべてのオプションについては、使用法に関するドキュメントを参照してください。
デフォルトでは、パイプラインは現在次のことを実行します。
FastQC )cutadapt )SortMeRNA )、FastQC )STARまたはbowtie1 ) へのリードアライメントparaclu )RSeQC )MultiQC ) nf-core/cageseq パイプラインには、パイプラインの使用法と出力に関するドキュメントが付属しています。
nf-core/cageseq はもともと Kevin Menden (@KevinMenden) と Tristan Kast (@TrisKast) によって作成され、Matthias Hörtenhuber (@mashhu) によって更新されました。
このパイプラインに貢献したい場合は、貢献ガイドラインをご覧ください。
さらに詳しい情報やヘルプが必要な場合は、Slack #cageseqチャネルでお気軽にお問い合わせください (この招待状で参加できます)。
分析に nf-core/cageseq を使用する場合は、次の doi を使用して引用してください: 10.5281/zenodo.4095105
nf-core出版物は次のように引用できます。
コミュニティが厳選したバイオインフォマティクス パイプラインの nf-core フレームワーク。
フィリップ・ユーエルズ、アレクサンダー・ペルツァー、スヴェン・フィリング、ハーシル・パテル、ヨハネス・アルネベルク、アンドレアス・ヴィルム、マキシム・ユリス・ガルシア、パオロ・ディ・トンマーゾ、スヴェン・ナンセン。
ナットバイオテクノロジー。 2020 年 2 月 13 日。土井: 10.1038/s41587-020-0439-x。 ReadCube: フルアクセスリンク
また、このパイプラインで使用されるツールとデータのリファレンスは次のとおりです。
Di Tommaso P、Chatzou M、Floden EW、Barja PP、Palumbo E、Notredame C. Nextflow により、再現可能な計算ワークフローが可能になります。ナットバイオテクノロジー。 2017 4 11;35(4):316-319。土井: 10.1038/nbt.3820。 PubMed PMID: 28398311。
BEDツール
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ちょうネクタイ
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カットアダプト
Martin, M.、2011。Cutadapt は、ハイスループット シーケンシング リードからアダプター シーケンスを削除します。 EMBネット。ジャーナル、17(1)、10-12ページ。
高速QC
マルチQC
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パラクル
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RSeQC
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SAMツール
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ソートMeRNA
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星
ドビン A、デイビス CA、シュレジンジャー F、ドレンコウ J、ザレスキー C、ジャー S、バトゥット P、チェイソン M、ジンゲラス TR。 STAR: 超高速ユニバーサル RNA-seq アライナー バイオインフォマティクス。 2013 年 1 月 1 日;29(1):15-21。土井：10.1093/バイオインフォマティクス/bts635。 Epub 2012 10 25。PubMed PMID: 23104886; PubMed Central PMCID: PMC3530905。
UCSC ツール
Kent WJ、Zweig AS、Barber G、Hinrichs AS、Karolchik D. BigWig および BigBed: 大規模な分散データセットの閲覧を可能にします。バイオインフォマティクス。 2010 9 1;26(17):2204-7。土井: 10.1093/bioinformatics/btq351。 Epub 2010 7 17。PubMed PMID: 20639541; PubMed Central PMCID: PMC2922891。
アナコンダ
アナコンダ ソフトウェア配布。コンピューター ソフトウェア。バージョン2-2.4.0。アナコンダ、2016 年 11 月。ウェブ。
ビオコンダ
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バイオコンテナ
ダ・ベイガ・レプレヴォスト F、グルーニング B、アフリトス SA、レスト HL、ウシュコライト J、バースネス H、ヴォーデル M、モレノ P、ガット L、ウェーバー J、バイ M、ヒメネス RC、ザクセンベルク T、プフォイファー J、アルバレス RV、グリス J、 Nesvizhskii AI、Perez-Riverol Y. BioContainers: オープンソースおよびソフトウェア標準化のためのコミュニティ主導のフレームワーク。バイオインフォマティクス。 2017 8 月 15;33(16):2580-2582。土井: 10.1093/bioinformatics/btx192。 PubMed PMID: 28379341; PubMed Central PMCID: PMC5870671。
ドッカー
特異点
クルツァー GM、ソシャト V、バウアー MW。特異点: コンピューティングのモビリティのための科学的コンテナ。 PLoS ワン。 2017 5 月 11;12(5):e0177459。土井：10.1371/journal.pone.0177459。 eコレクション 2017。PubMed PMID: 28494014; PubMed Central PMCID: PMC5426675。
