Biostrings 从开始到
放弃轰狂
Pairwise Sequence Alignments
1. 函数 pairwiseAlignment()
This function aligns a set of pattern strings to a subject string in a global, local, or overlap (ends-free) fashion with or without affine gaps using either a fixed or quality-based substitution scoring scheme.
2. 应用
2.1 进化模型在蛋白质比对中的应用
众所周知蛋白质都是同一个祖先传下来的，所以进化模型对于序列两两比对是有指导作用的，最常见的两个蛋白质进化模型就是 PAM矩阵 和 BlLOSUM矩阵，而 Biostrings 包内也自带了5个 PAM 和5个 BLOSUM 矩阵 (PAM30 PAM40, PAM70, PAM120, PAM250, BLOSUM45, BLOSUM50, BLOSUM62, BLOSUM80, BLOSUM100) ，可以用于函数 pairwiseAlignment() 的参数 substitutionMatrix .
2.2 移除reads中的接头 (adapters)
众所周知接头序列是会被一起测序的，所以需要找到它们并毁灭删掉它们。作者有好几页高级且美丽的代码完成了这件事。
2.3 测序实验的质量确认序列两两比对
函数 pairwiseAlignment() 是很灵活极具可塑性的，灵活到可以诊断出当 matchPDict()和其他相关函数找不到匹配序列时的问题。
3. 示例
不知道问什么就想试试 2.3 (ˉ﹃ˉ)
作者用一个实验里的 Φ X174 DNA 和 GenBank NC 001422 做比对，有了以下操作：
data(phiX174Phage) ## GenBank的
genBankPhage <- phiX174Phage[[1]]
nchar(genBankPhage)
# [1] 5386
data(srPhiX174) ## 实验里的，有~5000个 unique short reads
srPhiX174
# A DNAStringSet instance of length 1113
# width seq
# [1] 35 GTTATTATACCGTCAAGGACTGTGTGACTATTGAC
# [2] 35 GGTGGTTATTATACCGTCAAGGACTGTGTGACTAT
# [3] 35 TACCGTCAAGGACTGTGTGACTATTGACGTCCTTC
# [4] 35 GTACGCCGGGCAATAATGTTTATGTTGGTTTCATG
# [5] 35 GGTTTCATGGTTTGGTCTAACTTTACCGCTACTAA
# ... ... ...
# [1109] 35 ATAATGTTTATGTTGGTTTCATGGTTTGTTCTATC
# [1110] 35 GGGCAATAATGTTTATGTTGGTTTCATTTTTTTTT
# [1111] 35 CAATAATGTTTATGTTGGTTTCATGGTTTGTTTTA
# [1112] 35 GACGTCCTTCCTCGTACGCCGGGCAATGATGTTTA
# [1113] 35 ACGCCGGGCAATAATGTTTATGTTGTTTTCATTGT
quPhiX174 ## srPhiX174 的 quality measures
# A BStringSet instance of length 1113
# width seq
# [1] 35 ZYZZZZZZZZZYYZZYYYYYYYYYYYYYYYYYQYY
# [2] 35 ZZYZZYZZZZYYYYYYYYYYYYYYYYYYYVYYYTY
# [3] 35 ZZZYZYYZYYZYYZYYYYYYYYYYYYYYVYYYYYY
# [4] 35 ZZYZZZZZZZZZYZTYYYYYYYYYYYYYYYYYNYT
# [5] 35 ZZZZZZYZYYZZZYYYYYYYYYYYYYYYYYSYYSY
# ... ... ...
# [1109] 35 ZZZZZYZZZYZYZZVYYYYVYYYQYYYQCYQYQCT
# [1110] 35 YYYYTYYYYYTYYYYYYYYTJTTYOAYIIYYYGAY
# [1111] 35 ZZYZZZZZZZZZZVZYYVYYYYYYVQYYYIQYAYW
# [1112] 35 YZYZZYYYZYYYYYYVYYVYYYYWWVYYYYYWYYV
# [1113] 35 ZZYYZYYYYYYZYVZYYYYYYVYYJAYYYIGYCJY
summary(wtPhiX174) ## unique short reads 的频率
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 2.00 2.00 3.00 48.34 6.00 965.00
fullShortReads <- rep(srPhiX174, wtPhiX174) ## (short read)*freq
srPDict <- PDict(fullShortReads)
table(countPDict(srPDict, genBankPhage)) ## 与GenBank的基因组做对比
和 countPDict() 不同，pairwiseAlignment() 直接作用于原始序列。对于特殊序列，作者更推荐使用 pairwiseAlignment(), 同时序列的频率则应用于 summary() , mismatchSummary() , coverage() 等函数的参数 weight .
随机取GenBank基因组的substring做练习：
genBankSubstring <- substring(genBankPhage, 2793-34, 2811+34)
genBankAlign <-
pairwiseAlignment(srPhiX174,genBankSubstring,
patternQuality = SolexaQuality(quPhiX174),
subjectQuality = SolexaQuality(99L),
type = "global-local")
summary(genBankAlign,weight = wtPhiX174)
# Global-Local Single Subject Pairwise Alignments
# Number of Alignments: 53802
#
# Scores:
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# -45.08 35.81 50.07 41.24 59.50 67.35
#
# Number of matches:
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 21.00 31.00 33.00 31.46 34.00 35.00
#
# Top 10 Mismatch Counts:
# SubjectPosition Subject Pattern Count Probability
# 1 53 C T 22965 0.95536234
# 2 35 C T 22849 0.99969373
# 3 76 G T 1985 0.10062351
# 4 69 A T 1296 0.05654697
# 5 79 C T 1289 0.07289899
# 6 58 A C 1153 0.04783637
# 7 72 G A 1130 0.05248978
# 8 63 G A 1130 0.04767731
# 9 67 T G 1130 0.04721514
# 10 81 A G 1103 0.06672313
对 比对到Φ X174基因组的短序列 作图：
genBankCoverage <- coverage(genBankAlign, weight = wtPhiX174)
plot((2793-34):(2811+34), as.integer(genBankCoverage),
xlab = "Position",ylab = "Coverage",
type = "l")
References
- Pairwise Sequence Alignments https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/Biostrings/inst/doc/PairwiseAlignments.pdf
最后，向大家隆重推荐生信技能树的一系列干货！
- 生信技能树全球公益巡讲：https://mp.weixin.qq.com/s/E9ykuIbc-2Ja9HOY0bn_6g
- B站公益74小时生信工程师教学视频合辑：https://mp.weixin.qq.com/s/IyFK7l_WBAiUgqQi8O7Hxw
- 招学徒：https://mp.weixin.qq.com/s/KgbilzXnFjbKKunuw7NVfw
