deviaTE 是用於行動遺傳元件序列分析和視覺化的 Python 工具。
新的命令列標誌--tar用於收集 tar 檔案中的結果和繪圖。在分析大量 TE seq 時很有用
添加奈米孔測試數據和單元測試
修復了具有相同名稱的串聯讀取對的問題。這過去需要執行scripts/rename_reads.py以使名稱唯一。現在這是在內部處理的，因此不再需要使用腳本。
新的命令列標誌--no_viz可在不需要時阻止可視化
內部效率提升
修復了 gzip 壓縮輸入檔的使用，包括新的測試案例
由於先前的 python 基礎已達到生命週期終點，deviTE 需要更新。這次更新變得相當重要 - 因此升級到版本 2：
棄用功能：
deviaTE 需要 python >=3.10 和 pip：
pip install deviaTE
usage: deviaTE [-h] [--input INPUT] [--preset {sr,map-ont,map-pb,map-hifi}] [--library LIBRARY] [--annotation ANNOTATION] [--min_align_len MIN_ALIGN_LEN] [--families [FAMILIES ...]] [--no_viz] [-v] [--rpm | --single_copy_genes [SINGLE_COPY_GENES ...]]
options:
-h, --help show this help message and exit
--input INPUT Input file(s) to be analysed. Can be *.fastq, *.fa, or directory of files. Optionally gzipped.
--preset {sr,map-ont,map-pb,map-hifi} Minimap2 mapping preset. (sr, map-ont, map-pb, map-hifi) [sr]
--library LIBRARY Path to reference library. Defaults to drosophila transposons from https://github.com/bergmanlab/drosophila-transposons
--annotation ANNOTATION Path to annotation (gff) of sequences in library. Defaults to drosophila TE annotation from https://github.com/bergmanlab/drosophila-transposons
--min_align_len MIN_ALIGN_LEN Minimum length of valid alignments
--families [FAMILIES ...] Which transposon families to analyse. Default: all sequences in library.
--no_viz Only analyse, but don't visualize the results
-v, --version Show version information and exit.
--rpm normalize all abundances by reads per million
--single_copy_genes [SINGLE_COPY_GENES ...] space-separated names of single-copy genes in reference to use for normalisation
DeviaTE 是一個命令列程序，可以根據定序數據分析和可視化移動遺傳元件的多樣性，而無需組裝宿主物種的基因組。唯一必需的參數是--input 。為此，它需要排序資料（ --input單一檔案或檔案目錄）。它可以與短讀和長讀一起使用（ --preset 、短讀的 minimap2 參數預設 [sr]、nanopore 讀 [map-ont] 或 pacbio [map-pb、map-hifi]）。它還需要移動遺傳元件共有序列（ --library ， fasta 檔案）。如果沒有給出函式庫，它將使用 https://github.com/bergmanlab/drosophila-transposons 中的果蠅轉座子序列。使用--families選擇要分析的 TE。這些可以是多個（以空格分隔），或者如果未指定，則使用庫中的所有參考序列。
可用參數用-h或--help列出。
有一個範例可供測試。這些序列來自果蠅 12 基因組聯盟等。 2007。自然。 450（7167）：203-218。
我們可以分析 TE 騎師 (DMLINEJA) 並使用以下方法獲得視覺化結果：
deviaTE --input ../data/jockey_dmel.fastq --families FBte0000088
這會產生一個名為jockey_dmel.fastq.paf的對齊文件，建立輸出表jockey_dmel.fastq.FBte0000088.deviate ，其中包含有關覆蓋範圍和估計插入（如果選擇）的信息，以及可視化jockey_dmel.fastq.FBte0000088.deviate.pdf 。
可以找到先前版本的手冊和演練（在此 github 連結）
表格以一些以 # 表示的標題行開始。此標題包含估計的 TE 插入數量（如果選擇）和列名稱。每一行對應 TE 序列的一個位置。從版本 2 開始， hq_cov報告高品質鹼基的覆蓋範圍，而不是高品質映射，因為這對於奈米孔數據等更有趣。
| 柱子 | 描述 |
|---|---|
TEfam | 分析的 TE 系列的名稱 |
sample_id | 輸入檔名 |
pos | 參考序列中的位置 |
refbase | 參考序列中該位置的核苷酸 |
ACGT | 該位置每個核苷酸的計數 |
cov | 該位置的總覆蓋範圍 |
hq_cov | 僅涵蓋高品質基地（>Q15） |
snp | 變數位置指示器 |
delet | 間隙觀測值的計數 |
預設情況下，不執行標準化，報告的計數是原始豐度，不適合比較樣本之間的 TE。因此，實施了兩種不同的策略，每百萬張映射讀數的歸一化和單拷貝基因的歸一化。
--rpm選擇。--library 。然後加入--single_copy_genes GENE1 GENE2 GENE3 ... ，其中 GENE1 等是庫檔案中的標頭。每個單倍體基因組的估計拷貝數被寫入結果輸出表的標題部分。 如果您正在分析果蠅中的 TE，則可以選擇指定參考序列的--library或--annotation 。預設情況下，如果沒有給予函式庫和註釋，dviaTE 會自動從 https://github.com/bergmanlab/drosophila-transposons 下載並使用 TE 函式庫。
對於果蠅中的單拷貝基因標準化，五個基因會自動添加到文庫中（Dmel_rpl32、Dmel_piwi、Dmel_Act5C、Dmel_RpII140 和 Dmel_p53），可用於標準化：
--single_copy_genes Dmel_rpl32 Dmel_piwi ...
您可以透過將 Deviate 對應到單讀模式來使用 Deviate 進行雙端讀取。
例如，可以透過使用包含兩個讀取對（read1 和 read2）的單一串聯 fastq 檔案來完成此操作。 （不再需要使用腳本scripts/rename_reads.py為配合提供唯一的名稱，這是自 2.2.0 以來內部完成的）
描述 deviaTE 的論文可以在這裡找到：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1755-0998.13030
@article{weilguny2019,
title = {{{DeviaTE}}: {{Assembly-free}} Analysis and Visualization of Mobile Genetic Element Composition},
author = {Weilguny, Lukas and Kofler, Robert},
year = {2019},
journal = {Molecular Ecology Resources},
volume = {19},
number = {5},
pages = {1346--1354},
doi = {10.1111/1755-0998.13030}
}
如果您發現任何問題，有疑問或進一步改進的想法，請使用此儲存庫上的問題追蹤器，謝謝！
deviaTE 根據 GPLv3 許可證獲得許可
該程式碼由 pytests 覆蓋。要執行這些安裝： pip install pytest pytest-cov 。然後運行測試： cd tests; pytest --cov --cov-report html 。測試本地建置： hatch build && pip install dist/deviate-2.2.0-py3-none-any.whl --force-reinstall --no-deps
