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Binnacle - Estima a cobertura para andaimes de gráficos e integra -se às ferramentas de binning de metagenoma existentes

O binnacle calcula com precisão a cobertura de andaimes de gráficos e se integra perfeitamente aos métodos de liderança de binning, como metabat2, maxbin 2.0 e inventário. O uso de andaimes de gráficos, em oposição aos contigs (abordagem mais comum) para binning, melhora a contiguidade e a qualidade das caixas metagenômicas e pode capturar um conjunto mais amplo dos elementos acessórios dos genomas reconstruídos.

Instalação

Para executar o Binnacle, você precisará de Python 3.7.x, Bedtools, Samtools, Biopython, Networkx, Numpy e Pandas.
Um arquivo Environment.yml está disponível e isso pode ser usado para criar um ambiente de conda adequado para executar o Binnacle. A documentação detalhada sobre como instalar esses pacotes é fornecida aqui. Utilizamos andaimes de gráficos que são emitidos da ferramenta de andaime metacarvel, portanto, você também precisará baixar e instalar o Metacarvel. Há um guia de instalação passo a passo para metacarvel.

Dados metagenômicos em binning

Geralmente, quando você possui uma ou várias amostras metagenômicas, precisamos montar, andaimes e contigs/andaimes de bin de cada amostra para gerar caixas metagenômicas. Recomendamos o uso de megahit para Assembly e Metacarvel para andaimes. Fornecemos um guia auxiliar para trabalhar através de etapas de estimativa de montagem, andaimes e de estimativa de cobertura por base aqui.

Siga estas etapas para gerar arquivos para a execução de métodos de binning com andaimes gráficos:

• Gere andaimes precisos (módulo de secagem incorreta) e estimar a extensão e a cobertura do andaime.
  Esta etapa leva andaimes gráficos do diretório de saída de metacarvel e cobertura estimada para contigs usando leituras da mesma amostra que a entrada. Ele gera estimativas de cobertura para um conjunto preciso de andaimes de gráficos, juntamente com outras informações necessárias sobre suas coordenadas, orientação etc. no diretório de saída. As coberturas de nível de contig podem ser apresentadas ao Binnacle como um arquivo de texto que descreve a cobertura da perbase ou os arquivos BAM e da cama dos alinhamentos de leitura.

 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

• Se você deseja estimar a cobertura de andaimes de gráficos de uma amostra de suas leituras, você executará estimativa_abundâncias.py com os seguintes parâmetros,

 -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

• Ao trabalhar com várias amostras, usamos leituras da mesma amostra para os andaimes de gráficos "corretos" e estimamos sua extensão. Porém, podemos usar leituras de todas as outras amostras para estimar a cobertura de andaimes de gráficos em amostras. O uso de informações de várias amostras pode ajudar a reduzir o ruído na fase de binnning, e nós o recomendamos altamente. Portanto, se você deseja estimar a cobertura de andaimes de gráficos (amostra 1) das leituras de outra amostra (amostra 2), você executará estimativa_abundances.py com essas modificações.

 -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

• Depois de ter cobertura estimada para andaimes gráficos de todas as amostras (todas vs. todas), precisamos combinar essas informações e gerar arquivos para executar os métodos de binning do metagenoma. Fornecemos arquivos que podem ser facilmente usados ​​com metabat2, inventário e maxbin2.0.
  
  Para gerar a matriz de recursos para cluster, usaremos o programa Collate.py da Binnacle. Ele leva o caminho para o diretório de saída, onde todas as informações de resumo geradas pelas etapas anteriores são colocadas e o método de binning que você gostaria de executar a seguir.

 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 

• Usando o arquivo abundâncias.txt com base no método selecionado (-m) na etapa anterior, você pode executar esse método de binning para gerar caixas para seus andaimes gráficos.

Verifique o wiki para obter uma descrição detalhada na configuração do ambiente Python, métodos para calcular a cobertura e um fluxo de trabalho típico para executar o Binnacle.

Para visualizar os andaimes de gráficos, recomendamos o uso do MetaGenomescope, que é um navegador baseado na Web. A entrada no MetaGenomescope é assembly_graph_filtered.gml. A documentação detalhada sobre a instalação e a execução do MetaGenomescope é fornecida aqui.

Citação

Cite Muralidharan HS, Shah N, Meisel JS e Pop M (2021) Binnacle: Usando andaimes para melhorar a contiguidade e a qualidade das caixas metagenômicas. Frente. Microbiol. 12: 638561. doi: 10.3389/fmicb.2021.638561.

Esta ferramenta ainda está em desenvolvimento. Abra a edição aqui no Github ou entre em contato conosco se tiver alguma dúvida.
Harihara muralidharan: [email protected]
Nidhi shah: [email protected]