参考基因组下载
有三大全文网站提供参考基因组下载，它们分别是：
1.NCBI （https://www.ncbi.nlm.nih.gov/grc）
2.UCSC (http://hgdownload.soe.ucsc.edu/downloads.html)
3.Ensemble （http://asia.ensembl.org/index.html?redirect=no）
目前最常用的人和小鼠的参考基因组版本如下（Jimmy总结）：
|NCBI | UCSC| Ensemble|
|GRCh36 | hg18 | ENSEMBL release_52 |
|GRCh37 | hg19 | ENSEMBL release_59/61/64/68/69/75|
|GRCh38 | hg38 | ENSEMBL release_76/77/78/80/81/82|
这里我下载的是USCS版本的human基因组（hg19）
$ wget http://hgdownload.soe.ucsc.edu/goldenPath/hg19/bigZips/chromFa.tar.gz #下载USCS版本的hg19
$ tar -zxvf chromFa.tar.gz # 解压缩
chr1.fa
chr10.fa
chr11.fa
chr11_gl000202_random.fa
chr12.fa
chr13.fa
[...]
现在文件夹里应该有所有染色体的文件，每一条染色体序列是单独的一个文件，后缀都是.fa。
$ cat *.fa > hg19.fa
#把所有染色体的信息都重定向到一个文件里，整合所有染色体信息,最后的文件大小大约3.2G
$ rm -rf chr* #删除单独的染色体文件，节省空间
下载注释文件GTT/GFT
简单来讲注释文件就是基因组的说明书，告诉我们哪些序列是编码蛋白的基因，哪些是非编码基因，外显子、内含子、UTR等的位置等等。以上三个网站都有基因组的注释文件。
现在最权威的人类和小鼠基因组的注释还属Gencode数据库。（参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28126314）注意注释文件的格式一般是gtf或者gff3格式的。
$ wget ftp://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gencode/Gencode_human/release_31/GRCh37_mapping/gencode.v31lift37.annotation.gtf.gz
$ wget ftp://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gencode/Gencode_human/release_31/GRCh37_mapping/gencode.v31lift37.annotation.gff3.gz
$ gzip -d gencode.v31lift37.annotation.gff3.gz #解压
$ gzip -d gencode.v31lift37.annotation.gtf.gz #解压
因为这个文章的数据在fastqc质控检查后质量比较好，就没有做trim。
记录一下GTF 和GFF3文件的内容（https://www.jianshu.com/p/3e545b9a3c68），感觉没什么区别：
GTF（General Transfer Format）其实就是GFF2，以Tab分割，分为如下几列:
- seqname 染色体名称- name of the chromosome or scaffold; chromosome names can be given with or without the 'chr' prefix. Important note: the seqname must be one used within Ensembl, i.e. a standard chromosome name or an Ensembl identifier such as a scaffold ID, without any additional content such as species or assembly. See the example GFF output below.
- source来源 - name of the program that generated this feature, or the data source (database or project name)
- feature特性（是基因，外显子，还是其他一些什么） - feature type name, e.g. Gene, Variation, Similarity
- start（在染色体上的开始位置） - Start position of the feature, with sequence numbering starting at 1.
- end（在染色体上结束的位置） - End position of the feature, with sequence numbering starting at 1.
- score - A floating point value.
- strand - defined as + (forward) or - (reverse).
- frame - One of '0', '1' or '2'. '0' indicates that the first base of the feature is the first base of a codon, '1' that the second base is the first base of a codon, and so on..
- attribute - A semicolon-separated list of tag-value pairs, providing additional information about each feature.
而GFF3(General Feature Format)的格式如下:
- seqid - name of the chromosome or scaffold; chromosome names can be given with or without the 'chr' prefix. Important note: the seq ID must be one used within Ensembl, i.e. a standard chromosome name or an Ensembl identifier such as a scaffold ID, without any additional content such as species or assembly. See the example GFF output below.
- source - name of the program that generated this feature, or the data source (database or project name)
- type - type of feature. Must be a term or accession from the SOFA sequence ontology
- start - Start position of the feature, with sequence numbering starting at 1.
- end - End position of the feature, with sequence numbering starting at 1.
- score - A floating point value.
- strand - defined as + (forward) or - (reverse).
- phase - One of '0', '1' or '2'. '0' indicates that the first base of the feature is the first base of a codon, '1' that the second base is the first base of a codon, and so on..
- attributes - A semicolon-separated list of tag-value pairs, providing additional information about each feature. Some of these tags are predefined, e.g. ID, Name, Alias, Parent - see the GFF documentation for more details.
下载hg19索引
$ wget ftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/infphilo/hisat2/data/hg19.tar.gz #下载索引，会弹出下面的下载进度
--2019-08-31 21:48:51-- ftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/infphilo/hisat2/data/hg19.tar.gz
=> ‘hg19.tar.gz’
Resolving ftp.ccb.jhu.edu (ftp.ccb.jhu.edu)... 128.220.233.225
Connecting to ftp.ccb.jhu.edu (ftp.ccb.jhu.edu)|128.220.233.225|:21... connected.
Logging in as anonymous ... Logged in!
==> SYST ... done. ==> PWD ... done.
==> TYPE I ... done. ==> CWD (1) /pub/infphilo/hisat2/data ... done.
==> SIZE hg19.tar.gz ... 4181115011
==> PASV ... done. ==> RETR hg19.tar.gz ... done.
Length: 4181115011 (3.9G) (unauthoritative)
hg19.tar.gz 100%[============================================>] 3.89G 1.27MB/s in 58m 27s
2019-08-31 22:47:18 (1.14 MB/s) - ‘hg19.tar.gz’ saved [4181115011]
也可以自己构建索引，但是据说如果没有服务器的话，笔记本电脑构建人类基因组索引会非常费时，所以我就直接在官网下载了索引。下载索引也要一些时间，这个花了我大概1个小时的时间，网速感人。。。
为什么以后的比对步骤需要索引？（答案来自：https://www.jianshu.com/p/479c7b576e6f）高通量测序遇到的第一个问题就是，成千上万甚至上几亿条read如果在合理的时间内比对到参考基因组上，并且保证错误率在接受范围内。为了提高比对速度，就需要根据参考基因组序列，经过BWT算法转换成index，而我们比对的序列其实是index的一个子集。当然转录组比对还要考虑到可变剪切的情况，所以更加复杂。因此我门不是直接把read回贴到基因组上，而是把read和index进行比较。
$ tar -zxvf *.tar.gz #解压缩。解压的文件中，包含genome.*.ht2的8个文件和一个shell脚本。
$ rm -rf *.tar.gz #删除压缩包节省空间
比对
之前我还跟着视频练习了Bowtie2的比对方法，Bowtie2和hisat2都是比对软件，这两个有啥不一样的？我问了王院长，他说bowtie2一般用在CHIP，hisat2一般用在RNAseq。我又查了一下别人介绍的一些比对软件，有一篇文章是这样讲的：（https://www.jianshu.com/p/681e02e7f9af）
RNA-Seq数据比对和DNA-Seq数据比对有什么差异？
RNA-Seq数据分析分为很多种，比如说找差异表达基因或寻找新的可变剪切。如果找差异表达基因单纯只需要确定不同的read计数就行的话，我们可以用bowtie, bwa这类比对工具，或者是salmon这类align-free工具，并且后者的速度更快。但是如果你需要找到新的isoform，或者RNA的可变剪切，看看外显子使用差异的话，你就需要TopHat, HISAT2或者是STAR这类工具用于找到剪切位点。因为RNA-Seq不同于DNA-Seq，DNA在转录成mRNA的时候会把内含子部分去掉。所以mRNA反转的cDNA如果比对不到参考序列，会被分开，重新比对一次，判断中间是否有内含子。
还有一篇文章是这样讲的：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26506787：
转录组测序的比对通常分为基因组比对和转录组比对两种，顾名思义，基因组比对就是把reads比对到完整的基因组序列上，而转录组比对则是把reads比对到所有已知的转录本序列上。如果不是很急或者只想知道已知转录本表达量，个人建议使用基因组比对的方法进行分析，理由如下：
① 转录组比对需要准确的已知转录本的序列，对于来自未知转录本（比如一些未被数据库收录的lncRNA）或序列不准确的reads无法正确比对；
② 与上一条类似，转录组比对不能对转录本的可变剪接进行分析，数据库中未收录的剪接位点会被直接丢弃；
③ 由于同一个基因存在不同的转录本，因此很多reads可以同时完美比对到多个转录本，reads的比对评分会偏低，可能被后续计算表达量的软件舍弃，影响后续分析（有部分软件解决了这个问题）；
④ 由于与DNA测序使用的参考序列不同，因此不利于RNA和DNA数据的整合分析。
而上面的问题使用基因组比对都可以解决。
此外，值得注意的是，RNA测序并不能直接使用DNA测序常用的BWA、Bowtie等比对软件，这是由于真核生物内含子的存在，导致测到的reads并不与基因组序列完全一致，因此需要使用Tophat/HISAT/STAR等专门为RNA测序设计的软件进行比对。
HISAT2，取代Bowtie/TopHat程序，能够将RNA-Seq的读取与基因组进行快速比对。HISAT利用大量FM索引，以覆盖整个基因组。Index的目的主要使用与序列比对。由于物种的基因组序列比较长， 如果将测序序列与整个基因组进行比对，则会非常耗时。因此采用将测序序列和参考基因组的Index文件进行比对，会节省很多时间。以人类基因组为例，它需要48,000个索引，每个索引代表~64,000 bp的基因组区域。这些小的索引结合几种比对策略，实现了RNA-Seq读取的高效比对，特别是那些跨越多个外显子的读取。尽管它利用大量索引，但HISAT只需要4.3 GB的内存。这种应用程序支持任何规模的基因组，包括那些超过40亿个碱基的。（http://www.biotrainee.com/thread-2073-1-1.html）
所以这次我试着用hisat2来做比对，hisat2下载就不说了，可以在网上搜一下怎么下载，然后把软件放在环境变量里就行了。
$ hisat2 -h #先看一眼hisat2的使用方法，然后会弹出一堆使用说明，各个参数的意思
HISAT2 version 2.1.0 by Daehwan Kim (infphilo@gmail.com, www.ccb.jhu.edu/people/infphilo)
Usage:
hisat2 [options]* -x <ht2-idx> {-1 <m1> -2 <m2> | -U <r>} [-S <sam>]
#这里-x是必须有的，如果单端测序的话-U必须有；-S必须有
<ht2-idx> Index filename prefix (minus trailing .X.ht2).
<m1> Files with #1 mates, paired with files in <m2>.
Could be gzip'ed (extension: .gz) or bzip2'ed (extension: .bz2).
<m2> Files with #2 mates, paired with files in <m1>.
Could be gzip'ed (extension: .gz) or bzip2'ed (extension: .bz2).
<r> Files with unpaired reads.
Could be gzip'ed (extension: .gz) or bzip2'ed (extension: .bz2).
<sam> File for SAM output (default: stdout)
<m1>, <m2>, <r> can be comma-separated lists (no whitespace) and can be
specified many times. E.g. '-U file1.fq,file2.fq -U file3.fq'.
[...]
主要参数：
-x <hisat2-idx>：-x后面跟的是参考基因组索引文件的路径。
-1 <m1>：双端测序结果的第一个文件。若有多组数据，使用逗号将文件分隔。Reads的长度可以不一致。
-2 <m2>： 双端测序结果的第二个文件。若有多组数据，使用逗号将文件分隔，并且文件顺序要和-1参数对应。Reads的长度可以不一致。
-U <r>：单端数据文件。若有多组数据，使用逗号将文件分隔。可以和-1、-2参数同时使用。Reads的长度可以不一致。
-S <hit>：指定输出的SAM文件的路径。
因为要比对的有4个fastq文件，所以写一个小脚本，让它自己一个一个的比对：
#!/bin/bash
for ((i=77;i<=80;i++))
do hisat2 -t -x /media/yanfang/FYWD/RNA_seq/ref_genome/index/hg19/genome -U /media/yanfang/FYWD/RNA_seq/fastq_files/SRR9576${i}_1.fastq.gz -S /media/yanfang/FYWD/RNA_seq/sam_files/SRR9576${i}.sam
done
-t是让hisat2显示每一个比对运行的时间。-x后面跟的是我下载的索引存放的路径。-U后面跟的是每一个fastq文件存放的路径，这里的i是变量，指定了不同fastq文件的名称，因为四个文件从SRR957677-SRR957680，所以i从77开始，每循环一次就加1。
接下来就是等待的时间了，取决于你的笔记本电脑的配置，我的配置是RAM 8G， i7 7500。
$ ./hisat2_map.sh #运行hisat2比对的脚本
Time loading forward index: 00:00:40
Time loading reference: 00:00:07
Multiseed full-index search: 00:12:04
20803937 reads; of these:
20803937 (100.00%) were unpaired; of these:
1198535 (5.76%) aligned 0 times
17146459 (82.42%) aligned exactly 1 time
2458943 (11.82%) aligned >1 times
94.24% overall alignment rate
Time searching: 00:12:11
Overall time: 00:12:51
Time loading forward index: 00:00:47
Time loading reference: 00:00:07
Multiseed full-index search: 00:05:04
8828013 reads; of these:
8828013 (100.00%) were unpaired; of these:
572582 (6.49%) aligned 0 times
7275873 (82.42%) aligned exactly 1 time
979558 (11.10%) aligned >1 times
93.51% overall alignment rate
Time searching: 00:05:12
Overall time: 00:05:59
Time loading forward index: 00:00:43
Time loading reference: 00:00:06
Multiseed full-index search: 00:11:37
19909740 reads; of these:
19909740 (100.00%) were unpaired; of these:
1256224 (6.31%) aligned 0 times
16065546 (80.69%) aligned exactly 1 time
2587970 (13.00%) aligned >1 times
93.69% overall alignment rate
Time searching: 00:11:43
Overall time: 00:12:26
Time loading forward index: 00:00:43
Time loading reference: 00:00:07
Multiseed full-index search: 00:13:38
24231941 reads; of these:
24231941 (100.00%) were unpaired; of these:
1348062 (5.56%) aligned 0 times
20030375 (82.66%) aligned exactly 1 time
2853504 (11.78%) aligned >1 times
94.44% overall alignment rate
Time searching: 00:13:45
Overall time: 00:14:28
最重要的是比对到基因组或是转录组上的比对率。人类基因组的比对率期望值是70-90%，会出现多个序列比对在有限的序列区称之为“多重比对序列”（multi-mapping reads）；转录组上的比对率较低，由于未注释的转录本会被过滤且“多重比对序列”增加，由于同一个基因不同亚型共有外显子区。
SAM文件转换为BAM文件
SAM（sequence Alignment/mapping)数据格式是目前高通量测序中存放比对数据的标准格式。bam是sam的二进制格式，为了减少sam文件的储存量。为什么要转换格式？为了让计算机好处理。工具：SAMtools。
SAMTools的主要功能如下：
view: BAM-SAM/SAM-BAM 转换和提取部分比对
sort: 比对排序，-o是根据染色体排序，-n参数则是根据read名进行排序，-t 根据TAG进行排序。
merge: 聚合多个排序比对
index: 索引排序比对
faidx: 建立FASTA索引，提取部分序列
tview: 文本格式查看序列
pileup: 产生基于位置的结果和 consensus/indel calling
#!/bin/bash
#这里写了一个小脚本，把三个步骤写在一个for循环里，for循环会依次对每一个sam文件进行处理
for i in `seq 77 80`
do
samtools view -S /media/yanfang/FYWD/RNA_seq/sam_files/SRR9576${i}.sam -b > /media/yanfang/FYWD/RNA_seq/bam_files/SRR9576${i}.bam
#第一步将比对后的sam文件转换成bam文件。-S 后面跟的是sam文件的路径；-b 指定输出的文件为bam，后面跟输出的路径；最后重定向写入bam文件
samtools sort /media/yanfang/FYWD/RNA_seq/bam_files/SRR9576${i}.bam -o /media/yanfang/FYWD/RNA_seq/bam_files/SRR9576${i}_sorted.bam
#第二步将所有的bam文件按默认的染色体位置进行排序。-o是指按染色体排序
samtools index /media/yanfang/FYWD/RNA_seq/bam_files/SRR9576${i}_sorted.bam
#第三步将所有的排序文件建立索引，索引文件，生成的索引文件是以bai为后缀的
done
生成的bam文件可以先用samtools的flagstat看一下read比对情况，例如：
$ samtools flagstat SRR957677_sorted.bam
25783414 + 0 in total (QC-passed reads + QC-failed reads)
4979477 + 0 secondary
0 + 0 supplementary
0 + 0 duplicates
24584879 + 0 mapped (95.35% : N/A)
0 + 0 paired in sequencing #因为是单端测序，所以这项是0
0 + 0 read1
0 + 0 read2
0 + 0 properly paired (N/A : N/A)
0 + 0 with itself and mate mapped
0 + 0 singletons (N/A : N/A)
0 + 0 with mate mapped to a different chr
0 + 0 with mate mapped to a different chr (mapQ>=5)
比对质控
对BAM文件进行QC的软件包括：
RSeQC(依赖于Python2.7的一个软件，利用conda创建新环境)
Qualimap：对二代数据进行质控的综合软件
Picard：综合质控学习软件。
这里我用的是RSeQC。
先安装RSeQC:
$ sudo -H pip install RSeQC
$ bam_stat.py -i SRR957677_sorted.bam
Load BAM file ... Done
#==================================================
#All numbers are READ count
#==================================================
Total records: 25783414
QC failed: 0
Optical/PCR duplicate: 0
Non primary hits 4979477
Unmapped reads: 1198535
mapq < mapq_cut (non-unique): 2458943
mapq >= mapq_cut (unique): 17146459
Read-1: 0
Read-2: 0
Reads map to '+': 8670460
Reads map to '-': 8475999
Non-splice reads: 14136525
Splice reads: 3009934
Reads mapped in proper pairs: 0
Proper-paired reads map to different chrom:0
htseq-count计数
reads的计数定量主要可分为三个水平：基因水平、转录组水平、外显子水平。
在基因水平上，常用的软件为HTSeq-count，featureCounts，BEDTools, Qualimap, Rsubread, GenomicRanges等。以常用的HTSeq-count为例，这些工具要解决的问题就是根据read和基因位置的overlap判断这个read到底是谁家的孩子。值得注意的是不同工具对multimapping reads处理方式也是不同的，例如HTSeq-count就直接当它们不存在。而Qualimpa则是一人一份，平均分配。
在转录本水平上，一般常用工具为Cufflinks和它的继任者StringTie， eXpress。这些软件要处理的难题就时转录本亚型（isoforms）之间通常是有重叠的，当二代测序读长低于转录本长度时，如何进行区分？这些工具大多采用的都是expectation maximization（EM）。好在我们有三代测序。上述软件都是alignment-based，目前许多alignment-free软件，如kallisto, silfish, salmon，能够省去比对这一步，直接得到read count，在运行效率上更高。不过最近一篇文献[1]指出这类方法在估计丰度时存在样本特异性和读长偏差。
在外显子使用水平上，其实和基因水平的统计类似。但是值得注意的是为了更好的计数，我们需要提供无重叠的外显子区域的gtf文件[2]。用于分析差异外显子使用的DEXSeq提供了一个Python脚本（dexseq_prepare_annotation.py）执行这个任务。(以上内容来自：https://www.jianshu.com/p/6d4cba26bb60）
htseq-count 自定义模型：
1.数据准备：
htseq的计数需要进行按照reads名称进行排序，之前过程中reads是按照染色体排序的，所以还要重新排序：
#!/bin/bash
for ((i=77;i<=80;i++))
do
samtools sort -n /media/yanfang/FYWD/RNA_seq/bam_files/SRR9576${i}.bam -o /media/yanfang/FYWD/RNA_seq/bam_files/SRR9576${i}_nsorted.bam
done
安装htseq的步骤省略，先看一下htseq-count的使用方法：
$ htseq-count --h
usage: htseq-count [options] alignment_file gff_file
This script takes one or more alignment files in SAM/BAM format and a feature
file in GFF format and calculates for each feature the number of reads mapping
to it. See http://htseq.readthedocs.io/en/master/count.html for details.
positional arguments:
samfilenames Path to the SAM/BAM files containing the mapped reads.
If '-' is selected, read from standard input
featuresfilename Path to the file containing the features
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-f {sam,bam}, --format {sam,bam}
#指定输入文件格式，默认SAM
type of <alignment_file> data, either 'sam' or 'bam'
(default: sam)
-r {pos,name}, --order {pos,name}
#你需要利用samtool sort对数据根据read name或者位置进行排序，默认是name
'pos' or 'name'. Sorting order of <alignment_file>
(default: name). Paired-end sequencing data must be
sorted either by position or by read name, and the
sorting order must be specified. Ignored for single-
end data.
--max-reads-in-buffer MAX_BUFFER_SIZE
When <alignment_file> is paired end sorted by
position, allow only so many reads to stay in memory
until the mates are found (raising this number will
use more memory). Has no effect for single end or
paired end sorted by name
-s {yes,no,reverse}, --stranded {yes,no,reverse}
#数据是否来自于strand-specific assay。
#DNA是双链的，所以需要判断到底来自于哪条链。
#如果选择了no， 那么每一条read都会跟正义链和反义链进行比较。
#默认的yes对于双端测序表示第一个read都在同一个链上，第二个read则在另一条链上。
whether the data is from a strand-specific assay.
Specify 'yes', 'no', or 'reverse' (default: yes).
'reverse' means 'yes' with reversed strand
interpretation
-a MINAQUAL, --minaqual MINAQUAL
#最低质量， 剔除低于阈值的read
skip all reads with alignment quality lower than the
given minimum value (default: 10)
-t FEATURETYPE, --type FEATURETYPE
feature type (3rd column in GFF file) to be used, all
features of other type are ignored (default, suitable
for Ensembl GTF files: exon)
-i IDATTR, --idattr IDATTR
GFF attribute to be used as feature ID (default,
suitable for Ensembl GTF files: gene_id)
--additional-attr ADDITIONAL_ATTR
Additional feature attributes (default: none, suitable
for Ensembl GTF files: gene_name). Use multiple times
for each different attribute
-m {union,intersection-strict,intersection-nonempty}, --mode {union,intersection-strict,intersection-nonempty}
mode to handle reads overlapping more than one feature
(choices: union, intersection-strict, intersection-
nonempty; default: union)
--nonunique {none,all}
Whether to score reads that are not uniquely aligned
or ambiguously assigned to features
--secondary-alignments {score,ignore}
Whether to score secondary alignments (0x100 flag)
--supplementary-alignments {score,ignore}
Whether to score supplementary alignments (0x800 flag)
-o SAMOUTS, --samout SAMOUTS
write out all SAM alignment records into SAM files
(one per input file needed), annotating each line with
its feature assignment (as an optional field with tag
'XF')
-q, --quiet suppress progress report
2.写一个脚本：
#!/bin/bash
for i in `seq 77 80`
do
htseq-count -r name -f bam /media/yanfang/FYWD/RNA_seq/bam_files/SRR9576${i}_nsorted.bam /media/yanfang/FYWD/RNA_seq/ref_genome/gencode.v31lift37.annotation.gtf > /media/yanfang/FYWD/RNA_seq/matrix/SRR9576${i}.count
done
一共是4个样品，大概花了两三个小时的时间。
yanfang@YF-Lenovo:/media/yanfang/FYWD/RNA_seq/matrix$ wc -l *.count
#查看一下每一个matrix文件有多少行
62297 SRR957677.count
62297 SRR957678.count
62297 SRR957679.count
62297 SRR957680.count
249188 total
查看每个matrix文件的格式(前4行)，第一列ensembl_gene_id,第二列read_count计数
$ head -n 4 SRR9576*.count
==> SRR957677.count <==
ENSG00000000003.14_2 807
ENSG00000000005.6_3 0
ENSG00000000419.12_4 389
ENSG00000000457.14_4 288
==> SRR957678.count <==
ENSG00000000003.14_2 357
ENSG00000000005.6_3 0
ENSG00000000419.12_4 174
ENSG00000000457.14_4 108
==> SRR957679.count <==
ENSG00000000003.14_2 800
ENSG00000000005.6_3 0
ENSG00000000419.12_4 405
ENSG00000000457.14_4 218
==> SRR957680.count <==
ENSG00000000003.14_2 963
ENSG00000000005.6_3 1
ENSG00000000419.12_4 509
ENSG00000000457.14_4 283
再看一下后4行
$ tail -n 4 SRR9576*.count
==> SRR957677.count <==
__ambiguous 341518
__too_low_aQual 0
__not_aligned 1198535
__alignment_not_unique 2458943
==> SRR957678.count <==
__ambiguous 138861
__too_low_aQual 0
__not_aligned 572582
__alignment_not_unique 979558
==> SRR957679.count <==
__ambiguous 360081
__too_low_aQual 0
__not_aligned 1256224
__alignment_not_unique 2587970
==> SRR957680.count <==
__ambiguous 411012
__too_low_aQual 0
__not_aligned 1348062
__alignment_not_unique 2853504
合并表达矩阵并进行注释
上一步得到的4个单独的矩阵文件，现在要把这4个文件合并为行为基因名，列为样本名，中间为count的矩阵文件。
首先要启动R-studio， 运行R。载入数据，把矩阵加上列名：
> options(stringsAsFactors = FALSE)
> control1<-read.table("SRR957677.count",sep= "\t",col.names = c("gene_id","control1"))
> head(control1)#查看前几行
gene_id control1
1 ENSG00000000003.14_2 807
2 ENSG00000000005.6_3 0
3 ENSG00000000419.12_4 389
4 ENSG00000000457.14_4 288
5 ENSG00000000460.17_6 505
6 ENSG00000000938.13_4 0
> control2<-read.table("SRR957678.count",sep= "\t",col.names = c("gene_id","control2"))
> treat1<-read.table("SRR957679.count",sep= "\t",col.names = c("gene_id","treat1"))
> treat2<-read.table("SRR957680.count",sep= "\t",col.names = c("gene_id","treat2"))
> tail(control2)#查看后几行
gene_id control2
62292 ENSG00000288111.1_1 0
62293 __no_feature 3856774
62294 __ambiguous 138861
62295 __too_low_aQual 0
62296 __not_aligned 572582
62297 __alignment_not_unique 979558
> tail(treat2)
gene_id treat2
62292 ENSG00000288111.1_1 0
62293 __no_feature 10430059
62294 __ambiguous 411012
62295 __too_low_aQual 0
62296 __not_aligned 1348062
62297 __alignment_not_unique 2853504
#合并矩阵
> raw_count <- merge(merge(control1, control2, by="gene_id"), merge(treat1, treat2, by="gene_id"))
> head(raw_count) #这里显示的合并之后，行的顺序改变了
gene_id control1 control2 treat1 treat2
1 __alignment_not_unique 2458943 979558 2587970 2853504
2 __ambiguous 341518 138861 360081 411012
3 __no_feature 9096888 3856774 8247195 10430059
4 __not_aligned 1198535 572582 1256224 1348062
5 __too_low_aQual 0 0 0 0
6 ENSG00000000003.14_2 807 357 800 963
> tail(raw_count)
gene_id control1 control2 treat1 treat2
62292 ENSG00000288106.1_1 0 3 1 2
62293 ENSG00000288107.1_1 2 0 0 0
62294 ENSG00000288108.1_1 0 0 0 0
62295 ENSG00000288109.1_1 0 0 1 0
62296 ENSG00000288110.1_1 0 0 0 0
62297 ENSG00000288111.1_1 0 0 0 0
>
以上代码简要说明：
（1）如果stringAsFactor=F，就不会把字符转换为factor。这样以来，原来看起来是数字变成了character，原来是character的还是character。
函数read.table是读取矩形格子状数据最为便利的方式。
（2）read.table的用法是：
read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = ""'",dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss")。
file是文件名，header指出文件的第一行是否为数据变量的名字，缺省情况下，由文件的格式来确定此值，如果header设置为TRUE，则要求第一行要比数据列的数量少一列。sep为数据分隔符，这里定义分隔符为制表符。用于指定包围字符型数据的字符。如果不使用引用，则可以将该参数设置为quote=""。
raw_count_filt <- raw_count[-1:-5,] #删掉前5行
> head(raw_count_filt) #查看删完的数据矩阵的前几行
gene_id control1 control2 treat1 treat2
6 ENSG00000000003.14_2 807 357 800 963
7 ENSG00000000005.6_3 0 0 0 1
8 ENSG00000000419.12_4 389 174 405 509
9 ENSG00000000457.14_4 288 108 218 283
10 ENSG00000000460.17_6 505 208 451 543
11 ENSG00000000938.13_4 0 0 0 0
上面的矩阵里gene_id的名字有小数点。可是我们无法在EBI数据库上直接搜索找到ENSMUSG00000024045.5这样的基因，只能是ENSMUSG00000024045的整数，没有小数点，所以需要进一步替换为整数的形式。
> ENSEMBL <- gsub("\\.\\d*\\_\\d*", "", raw_count_filt$gene_id)#把gene_id列里的小数点后面的都去掉
#还有一篇文章是这样的代码：ENSEMBL <- gsub("(.*?)\\.\\d*?_\\d", "\\1", raw_count_filt$gene_id)
> row.names(raw_count_filt) <- ENSEMBL #将ENSEMBL重新添加到raw_count_filt矩阵
> raw_count_filt1 <- cbind(ENSEMBL,raw_count_filt)#合并矩阵ENSEMBL和filt2
> colnames(raw_count_filt1) <- c("ensembl_gene_id","gene_id","control1","control2","treat1","treat2")
#给矩阵1的列加名字
>head(raw_count_filt1)
ensembl_gene_id gene_id control1 control2 treat1 treat2
ENSG00000000003 ENSG00000000003 ENSG00000000003.14_2 807 357 800 963
ENSG00000000005 ENSG00000000005 ENSG00000000005.6_3 0 0 0 1
ENSG00000000419 ENSG00000000419 ENSG00000000419.12_4 389 174 405 509
ENSG00000000457 ENSG00000000457 ENSG00000000457.14_4 288 108 218 283
ENSG00000000460 ENSG00000000460 ENSG00000000460.17_6 505 208 451 543
ENSG00000000938 ENSG00000000938 ENSG00000000938.13_4 0 0 0 0
对基因进行注释-获取gene_symbol
> mart <- useDataset("hsapiens_gene_ensembl", useMart("ensembl"))
> my_ensembl_gene_id <- row.names(raw_count_filt1)
> options(timeout = 4000000) #提高连接时间
> hg_symbols<- getBM(attributes=c('ensembl_gene_id','hgnc_symbol',"chromosome_name", "start_position","end_position", "band"), filters= 'ensembl_gene_id', values = my_ensembl_gene_id, mart = mart)
> head(hg_symbols)
ensembl_gene_id hgnc_symbol chromosome_name start_position end_position band
1 ENSG00000000003 TSPAN6 X 100627109 100639991 q22.1
2 ENSG00000000005 TNMD X 100584936 100599885 q22.1
3 ENSG00000000419 DPM1 20 50934867 50958555 q13.13
4 ENSG00000000457 SCYL3 1 169849631 169894267 q24.2
5 ENSG00000000460 C1orf112 1 169662007 169854080 q24.2
6 ENSG00000000938 FGR 1 27612064 27635185 p35.3
>
将合并后的表达数据框raw_count_filt1和注释得到的hg_symbols整合为一：
> readcount <- merge(raw_count_filt1, hg_symbols, by="ensembl_gene_id")
> head(readcount)
ensembl_gene_id gene_id control1 control2 treat1 treat2 hgnc_symbol chromosome_name start_position end_position band
1 ENSG00000000003 ENSG00000000003.14_2 807 357 800 963 TSPAN6 X 100627109 100639991 q22.1
2 ENSG00000000005 ENSG00000000005.6_3 0 0 0 1 TNMD X 100584936 100599885 q22.1
3 ENSG00000000419 ENSG00000000419.12_4 389 174 405 509 DPM1 20 50934867 50958555 q13.13
4 ENSG00000000457 ENSG00000000457.14_4 288 108 218 283 SCYL3 1 169849631 169894267 q24.2
5 ENSG00000000460 ENSG00000000460.17_6 505 208 451 543 C1orf112 1 169662007 169854080 q24.2
6 ENSG00000000938 ENSG00000000938.13_4 0 0 0 0 FGR 1 27612064 27635185 p35.3
输出count矩阵文件:
> write.csv(readcount, file='readcount_all,csv')
> readcount<-raw_count_filt1[ ,-1:-2]
> write.csv(readcount, file='readcount.csv')
> head(readcount)
control1 control2 treat1 treat2
ENSG00000000003 807 357 800 963
ENSG00000000005 0 0 0 1
ENSG00000000419 389 174 405 509
ENSG00000000457 288 108 218 283
ENSG00000000460 505 208 451 543
ENSG00000000938 0 0 0 0
