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BINNACLE- 그래프 스캐 폴드에 대한 적용 범위를 추정하고 기존 메타고놈 비닝 도구와 통합

Binnacle은 그래프 스캐 폴드의 적용 범위를 정확하게 계산하고 Metabat2, Maxbin 2.0 및 Concoct와 같은 주요 비닝 방법과 완벽하게 통합됩니다. Binning을위한 Contigs (가장 일반적인 접근법)와 달리 그래프 스캐 폴드를 사용하면 메타 게놈 빈의 연속성과 품질이 향상되고 재구성 된 게놈의 더 넓은 액세서리 요소 세트를 포착 할 수 있습니다.

설치

Binnacle을 실행하려면 Python 3.7.x, BedTools, Samtools, Biopython, NetworkX, Numpy 및 Pandas가 필요합니다.
Environment.yml 파일을 사용할 수 있으며 이는 Binnacle을 실행하는 데 적합한 콘다 환경을 만드는 데 사용될 수 있습니다. 이 패키지를 설치하는 방법에 대한 자세한 설명서는 여기에 제공됩니다. 우리는 Metacarvel 스캐 폴딩 도구의 출력 인 그래프 스캐 폴드를 사용하므로 Metacarvel을 다운로드하여 설치해야합니다. Metacarvel에 대한 단계별 설치 안내서가 있습니다.

바이닝 메타 게놈 데이터

일반적으로, 하나 또는 다수의 메타 게놈 샘플이있을 때, 우리는 메타 게놈 빈을 생성하기 위해 각 샘플에서 조립, 스캐 폴드 및 빈 콘티그/스캐 폴드를 조립해야합니다. 어셈블리에는 Megahit을 사용하고 스캐 폴딩에는 Metacarvel을 사용하는 것이 좋습니다. 우리는 조립, 스캐 폴딩 및 기반마다 적용 범위 추정 단계를 통해 작업 할 수있는 도우미 안내서를 제공합니다.

다음 단계에 따라 그래프 스캐 폴드로 비닝 방법을 실행하기위한 파일을 생성하십시오.

정확한 스캐 폴드 (Mis-Spolding Module)를 생성하고 스캐 폴드 범위 및 적용 범위를 추정하십시오.
이 단계는 Metacarvel 출력 디렉토리의 그래프 스캐 폴드를 취하고 입력과 동일한 샘플의 판독을 사용하여 Contig에 대해 추정됩니다. 정확한 그래프 스캐 폴드 세트에 대한 적용 범위와 함께 출력 디렉토리의 좌표, 방향 등에 대한 다른 필요한 정보를 출력합니다. Contig 레벨 범위는 Perbase 적용 범위를 설명하는 텍스트 파일 또는 읽기 정렬의 BAM 및 침대 파일로 Binnacle에 제시 할 수 있습니다.

 python Estimate_Abundances.py -g [ORIENTED.gml] -a [COVERAGE_SORTED.txt] -c [CONTIGS.fa] -d [OUTPUT_DIRECTORY]
usage: Estimate_Abundances.py [-h] [-g ASSEMBLY] [-a COVERAGE] [-bam BAMFILE]
                              [-bed BEDFILE] [-c CONTIGS] -d DIR [-o COORDS]
                              [-w WINDOW_SIZE] [-t THRESHOLD]
                              [-n NEIGHBOR_CUTOFF] [-p POSCUTOFF]
                              [-pre PREFIX]

binnacle: A tool for binning metagenomic datasets using assembly graphs and
scaffolds generated by metacarvel. Estimate_Abundances.py estimates abundance
for scaffolds generated by MetaCarvel. If the coordinates computed by binnacle
is specified then the abundance for each scaffold is estimated based on the
contig abundances and the coordinates. If the coordinates are not specified
then binnacle etimates the abundance from scratch. While calculating all vs
all abundances please specify the coordinates(Coordinates_After_Delinking.txt)
through the "coords" parameter. The abundances can be provided as a bed file,
bam file or a text file describing the per base coverage obtained by running
the genomeCoverageBed program of the bedtools suite.

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -g ASSEMBLY, --assembly ASSEMBLY
                        Assembly Graph generated by Metacarvel
  -a COVERAGE, --coverage COVERAGE
                        Output generated by running genomecov -d on the bed
                        file generated by MetaCarvel.
  -bam BAMFILE, --bamfile BAMFILE
                        Bam file from aligning reads to contigs
  -bed BEDFILE, --bedfile BEDFILE
                        Bed file from aligning reads to contigs. If bed file
                        is provided please provide a fasta file of the contigs
  -c CONTIGS, --contigs CONTIGS
                        Contigs generated by the assembler, contigs.fasta
  -d DIR, --dir DIR     output directory for results
  -o COORDS, --coords COORDS
                        Coordinate file generated by Binnacle
  -w WINDOW_SIZE, --window_size WINDOW_SIZE
                        Size of the sliding window for computing test
                        statistic to identify changepoints in coverages
                        (Default=1500)
  -t THRESHOLD, --threshold THRESHOLD
                        Threshold to identify outliers (Default=99)
  -n NEIGHBOR_CUTOFF, --neighbor_cutoff NEIGHBOR_CUTOFF
                        Filter size to identify outliers within (Defualt=100)
  -p POSCUTOFF, --poscutoff POSCUTOFF
                        Position cutoff to consider delinking (Default=100)
  -pre PREFIX, --prefix PREFIX
                        Prefix to be attached to all outputs

읽기에서 샘플의 그래프 스캐 폴드의 적용 범위를 추정하려면 다음 매개 변수와 함께 votime_abundances.py를 실행합니다.

 -g Path to oriented.gml from running metacarvel on sample
-c Path to contigs obtained by assembling reads of sample
-a Coverage of contigs in ths sample by mapping to its reads -- See Wiki for how to calculate coverage information
-d Output directory

여러 샘플로 작업 할 때 동일한 샘플의 읽기를 사용하여 "수정"그래프 스캐 폴드를 사용하고 그 범위를 추정합니다. 그러나 우리는 다른 모든 샘플의 읽기를 사용하여 샘플에 걸쳐 그래프 스캐 폴드의 적용 범위를 추정 할 수 있습니다. 여러 샘플의 정보를 사용하면 Binnning 단계에서 노이즈를 줄일 수 있으며이를 강력히 권장합니다. 따라서 다른 샘플 (샘플 2)의 읽기에서 그래프 스캐 폴드 (샘플 1)의 적용 범위를 추정하려면 이러한 수정으로 etimate_abundances.py를 실행합니다.

 -a Coverage of contigs in Sample 1 by mapping reads of Sample 2 -- See Wiki for how to calculate coverage information
-o Coordinates of scaffolds from Sample 1 that you would have generated from the previous step.
-d Same output directory as Sample 1

모든 샘플의 그래프 스캐 폴드 (모두)에 대한 적용 범위가 예상되면이 정보를 결합하고 메타 게놈 비닝 방법을 실행하기 위해 파일을 생성해야합니다. 우리는 metabat2, concoct 및 maxbin2.0으로 쉽게 사용할 수있는 파일을 제공합니다.

클러스터링을위한 기능 행렬을 생성하려면 Binnacle에서 Collate.py 프로그램을 사용합니다. 이전 단계에서 생성 된 모든 요약 정보와 다음에 실행하려는 Binning 메소드가있는 출력 디렉토리로가는 경로를 취합니다.

 python Collate.py -h                        
usage: Collate.py [-h] -d DIR [-m METHOD] [-k KEEP]

binnacle: A tool for binning metagenomic datasets using assembly graphs and
scaffolds generated by metacarvel.Estimate_Abundances.py estimates abundance
for scaffolds generated by MetaCarvel. The program Collate.py collects the
summary files generated by Estimate_Abundances.py

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d DIR, --dir DIR     Output directory that contains the summary files
                        generated by running Estimate_Abundances.py
  -m METHOD, --method METHOD
                        Binning method to format the output to. Presently we
                        support 1. Metabat 2. Maxbin 3. Concoct 4. Binnacle
                        (Default)
  -k KEEP, --keep KEEP  Retain the summary files generated by
                        Estimate_Abundances.py. Defaults to True

이전 단계에서 선택한 방법 (-m)을 기반으로 Abundances.txt 파일을 사용하면 해당 바이닝 메소드를 실행하여 그래프 스캐 폴드에 대한 빈을 생성 할 수 있습니다.

파이썬 환경 설정, 적용 범위를 계산하는 방법 및 Binnacle을 실행하기위한 일반적인 워크 플로우에 대한 자세한 설명은 위키를 확인하십시오.

그래프 스캐 폴드를 시각화하려면 웹 기반 브라우저 인 Metagenomescope를 사용하는 것이 좋습니다. Metagenomescope에 대한 입력은 astembly_graph_filtered.gml입니다. Metagenomescope 설치 및 실행에 대한 자세한 문서는 여기에 제공됩니다.

소환

Muralidharan HS, Shah N, Meisel JS 및 Pop M (2021) Binnacle : 스캐 폴드를 사용하여 메타 게놈 빈의 연속성과 품질을 향상시킵니다. 앞쪽. 미생물. 12 : 638561. doi : 10.3389/fmicb.2021.638561.

이 도구는 여전히 개발 중입니다. 궁금한 점이 있으면 여기 GitHub에서 문제를 열거나 당사에 문의하십시오.
Harihara Muralidharan : [email protected]
nidhi shah : [email protected]

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