高通量测序数据分析：RNA-seq

news/2024/11/3 2:16:54/
本文围绕RNA-seq学习路线进行生信入门，主要内容有：

☆ RNA-seq方法原理
☆ RNA-seq的生物信息分析
1.数据获取
测序数据下载与处理（SRA Toolkit）
测序数据质控与过滤（fastp）
2.序列比对（SAMtools、HISAT2）
3.序列组装（StringTie、TACO）
4.表达定量和差异表达分析（Salmon、DESeq2）
5.GO和KEGG富集分析（clusterProfiler）

☆ RNA-seq方法原理

在这里插入图片描述
目的是要给mRNA测序，得到样本的基因表达信息。

  • llumina的Truseq RNA建库方法：

带Poly（T）探针的磁珠与总RNA进行杂交，吸附其中的带Poly（A）尾巴的mRNA
Mg”离子溶液处理RNA，把RNA打成短片段 被打断的mRNA片段，用随机引物逆转出第一链的cDNA，再合成双链cDNA
在双链CDNA的两端加“A"碱基，并连上"Y“型的接头
经过PCR扩增，成为可以上机的文库
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起始总RNA质量控制：用电泳方法。rRNA占有总RNA的大部分，形成的峰越高/尖，RIN（RNA完整度评分值）越高，8以上质量比较好。
测到的RNA片段 mapping到基因组上，进行样品的reads在参考基因上的分布均匀性(Gene coverage)统计。两端平衡的时候表示mRNA降解少（3’高降解多）。
在这里插入图片描述
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☆ RNA-seq的生物信息分析

一、深度测序数据获取

和EBI、DDBJ组成INSDC，数据内容相同所以找NCBI就行。

（一）NCBI常用数据库

GenBank：遗传序列数据库，收集了所有公开的DNA序列及其注释 GEO (Gene Expression Omnibus)
：收集整理各种表达芯片数据，后来加入了甲基化、lncRNA、miRNA、CNV等其他芯片，还有高通量测序数据。文献中常见GSM和GSE开头的编号，分别是GEO
Sample和GEO Series的数据 PubMed / PMC (PubMed
Central)：前者把测序数据和文章联系起来，后者可以进行全文检索，无法访问校园网时可以替代Web of Knowledge
RefSeq：为所有常见生物提供非冗余、人工挑选过的参考序列，通常包含：参考基因组、参考转录组、参考蛋白序列、参考SNP信息、参考CNV信息等等

（二）测序数据的下载和处理：SRA Toolkit

  1. 测序数据序列格式
    （1）FASTA：表示生物序列的文本格式，基因组和EST序列常常采用
    在这里插入图片描述
    （2）FASTQ格式：表示生物序列及其质量的文本格式
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    （3）ncbi SRA (Sequence Read Archive) ：存储高通量测序原始数据和比对信息，把FASTQ格式文件压缩为SRA格式
    在这里插入图片描述
    绝大多数分析工具不支持SRA，需要使用配套工具包SRA Toolkit先行处理
1. SRA toolkit软件下载

在官网选择适合自己的版本下载。

#我选的ubuntu版本，其他一样，把下载链接修改一下就好了
wget http://ftp-trace.ncbi.nlm.nih.gov/sra/sdk/2.10.5/sratoolkit.2.10.5-ubuntu64.tar.gz

用conda install sra-tools失败，只好用wget方法或者手动下载到linux盘符下。把安装包下载后用tar xzvf 解压，再配置完PATH就安装好了。
检查配置：

prefetch -V
2.用SRAtoolkit下载并处理NCBI数据

将 .sra文件转换为 .fstaq.gz文件的工具。用NCBI的SRR数据测试一下。
（1）下载
理论上下载东西都可以用wget，但是太慢了。单个数据下载还好，批量下载

prefetch SRRxxxxxxx -O .  #-O . 指定到当前路径，否则默认路径难找

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一个数据下了好久，大概1个多小时。不知道怎么优化。

（2）解压

fastq-dump SRRxxxxxxx.sra #解压后从sra文件变为fastq文件

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双端测序数据要加–split-files，否则解压后两端的数据不会分开，难以被其他软件读取 如果所用分析软件支持读取gzip，建议加上–gzip，将解压后的数据用gzip压缩，避免占用过多空间

fastq-dump --split-files --gzip xxx.sra

（三）测序数据质控与过滤： fastp

输出HTML和JSON报告，前者方便阅读，后者方便软件读取
单端：fastp -i raw.fq -o clean.fq
双端：fastp -i raw_1.fq -I raw_2.fq -o clean_1.fq -O clean_2.fq
有必要附加的参数：-l 36 -j xxx.json -h xxx.html

默认报告文件名 fastp.json 和 fastp.html，处理多个样本时极易互相覆盖，建议改为样本名称

fastp参数设置

 # I/O options 输入输出序列文件-i <单端-输入文件名>-o <单端-输出文件名>-I <双端-输入文件名>-O <双端-输出文件名>#过滤后的最短序列长度-l 36  #默认15，建议设为36或40# reporting options 报告参数-j   <the json format report file name >-h   <the html format report file name >-R   "report_title"

二、序列比对：HISAT2

  • 注释格式介绍
    （1）GFF/GTF格式：一般用于基因组和基因注释
    （2）SAM格式：储存序列比对到基因组上的信息的文本格式，
    在这里插入图片描述
    （3）BAMS：SAM的基础上，用二进制 (Binary) 编码，以便压缩体积。
    压缩率高于gzip，绝大多数下游分析工具使用
    （4）CRAM：在BAM的基础上，借助参考序列，进一步减少空间占用

用SAMtools将SAM转化为BAM或CRAM格式

samtools sort -o xxx.bam xxx.sam
samtools sort -o xxx.cram --reference ref.fa -O cram xxx.sam  #加-O指定输出格式

建立索引以便快速读取

samtools index xxx.bam
samtools index xxx.cram
  • 为什么要比对 (align / map)
    locate：测序所得的短序列在基因组的哪个位置
    variant：如果个别碱基与基因组不一致，是测序错误还是变异
  • 比对软件工作过程
    根据基因组序列FASTA和注释GTF，通过一定的算法编制索引
    FASTQ比对到索引，生成SAM文件
    如HISAT 和 Bowtie 基于BWT算法。
1. 用HISAT2建立索引

有注释：基因组GTF文件Splice Sites和Exons信息，与基因组序列一起用于建立索引

hisat2_extract_splice_sites.py genes.gtf > splicesites.txt
hisat2_extract_exons.py genes.gtf > exons.txt
hisat2-build --ss splicesites.txt --exon exons.txt genome.fa genome

没注释：直接用基因组序列建立索引

hisat2-build genome.fa genome

结果产生索引文件genome（指向.ht结尾几个文件）

2. 比对

需要用-x指定基因组索引（genome）、-U或者-1、-2输入FASTQ文件、-S输出SAM文件，最好还有日志。

hisat2 -x [index location] -U xxx.fq -S xxx.sam --summary-file xxx.align.log --new-summary #单端
hisat2 -x [index location] -1 xxx_1.fq -2 xxx_2.fq -S xxx.sam --summary-file xxx.align.log --new-summary #双端

比对结果解读
在这里插入图片描述
Aligned concordantly：两端都能合理地比对上
Aligned discordantly：两端都比对上但不合理（位置或方向等不匹配）
unpaired reads：只有一端比对上

3. 比对结果评估

reads匹配百分比
reads随机性分布（reads比对到基因上的分布均匀说明打断的随机性好）
匹配reads的GC含量和PCR偏好相关

传统基于比对-组装的方法bam

四、表达定量和差异表达分析

（一）表达水平估计

在获得转录组测序结果中的转录本及其功能注释信息后，就要根据测序reads比对到每个转录本中的数目计算该基因的表达水平，从而进行后续的分析。

  • 表达定量方法的两大阵营
    （1）Alignment-based
    传统方法，以BAM文件输入
    比对到基因组：Cufflinks, StringTie，结果易受测序片段长度影响
    比对到转录组：eXpress, Salmon，多做一次比对耗时偏多
    （2）Alignment-free
    以FASTQ文件输入
    quasi-mapping ≠ alignment，速度快
    结果较不易受测序片段长度影响
    代表工具：kallisto, Sailfish, Salmon

拓展文献：Transcript-level expression analysis of RNA-seq experiments with HISAT, StringTie, and Ballgown
Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis

1.Salmon (Quasi) 流程

salmon也可用于bam输入，此处以fasta输入为例：
（1）用salmon index（支持读取gzip）建立索引

salmon index -t transcripts.fa -i transcripts_index
#可以是fa或fa.gz文件，建立的索引文件为transcripts_index

（2）定量salmon quant分双端和单端，输入索引文件transcripts_index，输出结果文件夹transcripts_quant

#双端测序
salmon quant -i transcripts_index -l <LIBTYPE> -1 reads1.fq -2 reads2.fq --validateMappings -o transcripts_quant
#单端测序
salmon quant -i transcripts_index -l <LIBTYPE> -r reads.fq --validateMappings -o transcripts_quant
### --validateMappings 是官方推荐必加参数，先用敏感策略发现潜在mapping位点，然后打分并验证，提高准确度

注意LIBTYPE参数（1-3位字母）设置（让mapping rate正常）：
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（3）结果解读
输出文件夹中的quant.sf，是一个TSV文件。
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#EffectiveLength：计算得到的有效长度，考虑因素包括片段长度分布和序列特异性偏差等，有些下游分析会用到
#NumReads ：比对上的reads数量估计值，比对到多处的reads会根据相对丰度产生小数
#TPM (Transcripts Per Million)：转录本的相对丰度估计值，可用于下游分析
note：转录本标准化/相对定量单位

原始的read counts，处理为FPKM，RPKM，TPM等……
三者区分？什么时候使用哪个指标？要看清软件输入用的指标。

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（二）差异表达分析(鉴定差异基因）

1.差异表达分析的方法和原理

需要将定量后的结果（表达矩阵）作为输入，设置好分组信息，再进行差异表达分析。
（1）方法：
基于组装：Cuffdiff, Ballgown，准确性不足
基于计数：DESeq2, edgeR（limma），前者更准确，后者支持无重复样本
→差异表达分析拓展
其他：GEO2R（针对GEO数据）

（2）标准化
RNA-Seq分析需要对基因或转录本的read counts进行normalization，因为落在一个region内的read counts取决于基因长度和测序深度。
→拓展文献Comparing the normalization methods for the differential analysis of Illumina high-throughput RNA-Seq data

2.DESeq2流程

（1）准备输入文件
①样本信息矩阵ColData：sample，condition
设计比较矩阵（contrast matrix)告诉差异分析函数应该如何对哪个因素进行比较，[默认首字母靠前的condition为对照!]
②表达矩阵countData：gene，sample，counts
如果用Salmon、Sailfish、kallisto 得到表达矩阵，那么就可以用DESeqDataSetFromTximport() 输入countData。其他导入方法还有DESeqDataSetFromMatrix()、DESeqDataSet()等
在这里插入图片描述

- 准备表达矩阵实例：从salmon到tximport
#导入salmon定量的结果
files <- file.path(samples$run, "quant.sf") #files是一个个quants.sf的路径，选样本名run一列
#输入基因ID-TXNAME对应文件
tx2gene <- read.table(file = "tx2gene.txt", sep = "\t")
#定量化生成表达矩阵
library(tximport)
txi <- tximport(files, type="salmon", tx2gene=tx2gene)

其中，tx2gene是转录本与基因的转换关系，可通过AnnotationHub包获取：

ah <- AnnotationHub() #下载数据库
sc <- query(ah, 'Saccharomyces cerevisiae') #查询物种
sc_tx <- sc[['AH64985']] #选择ID下载详细内容
k <- keys(sc_tx, keytype = "GENEID") #以基因ID为键名
df <- select(sc_tx, keys=k, keytype = "GENEID",columns = "TXNAME") #调换顺序以符合tximport要求：tx2gene <- df[,2:1]

（2）生成DESeqDataSet对象（tximport 导入为例）

library(DESeq2)
dds <- DESeqDataSetFromTximport(countData, colData = colData, design = ~ condition)
#condition是数据框的因子。design说明要分析的变量
#~在R里面用于构建公式对象，~左边为因变量，右边为自变量

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（3）DESeq2差异表达分析
①标准化：DESeq()
包括estimation of size factors（estimateSizeFactors)， estimation of dispersion（estimateDispersons)， Negative Binomial GLM fitting and Wald statistics（nbinomWaldTest）三步

dds <- DESeq(dds)   #对dds矩阵对rawcount进行Normalize，不需事先标准化
res <- results(dds)  #生成结果，一个DESeqResults对象
summary(res)   #用summary看上调下调比例（默认KD vs control）、离群值等
# resOrdered <- res[order(res$padj),] #p值排序

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②可视化：plotMA()
MA图：M表示log fold change，衡量基因表达量变化，上调还是下调。A表示每个基因的count的均值。

plotMA(res, ylim=c(-2,2))  #没有经过 statistical moderation平缓log2 fold changes的情况

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library(apeglm)
resLFC <- lfcShrink(dds, coef="condition_WT_vs_KD", type="apeglm") #经过lfcShrink 收缩log2 fold change
plotMA(resLFC, ylim=c(-2,2))

在这里插入图片描述
③确定阈值，筛选差异表达基因
一般p-value<0.05是显著, 显著性不代表结果正确，只用于给后续的富集分析和GSEA提供排序标准和筛选。

  • FDR较正

假阳性随检验次数增加而增加，通常取p<0.05，1000次检验可以有50次假阳性 Bonferroni
校正：p值除以检验次数，0.05/1000=5×10-5，过于严苛导致大量假阴性 False Discovery Rate，常用
Benjamini-Hochberg 即 BH 校正方法 将一系列的p值按照从大到小排序，然后利用公式计算每个p值所对应的FDR值：FDR
= p×(n/i)， p是p值，n是p值个数，最大的p值的i值为n，第二大则是n-1，依次至最小为1 将计算出来的FDR值作为新p值，如果某一个p值所对应的FDR值大于前一位p值（更大的p值）所对应的FDR值，则放弃公式计算出来的FDR值，选用与它前一位相同的值，因此会产生连续相同FDR值的现象；反之则保留计算的FDR值
返回p值对应的FDR值

res05 <- results(dds, alpha=0.05) #默认FDR小于0.1，现取阈值padj小于0.05。padj就是用BH对多重试验进行矫正
res05
summary(res05)

在这里插入图片描述
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筛选差异显著的数据后，建立基因-FC列表，用作后续富集分析：

#提取差异表达基因集：选取上调FC>2（即log2FC>1）或下调<-2的基因
diff_gene_info <- subset(res05, (log2FoldChange > 1 | log2FoldChange < -1))
diff_genes <- row.names(diff_gene_info)   #
#提取log2FoldChange信息的列表
diff_gene_table <- as.data.frame(diff_gene_info)   
geneList <- diff_gene_table[,2]   
#log2FoldChange列表用names备注对应基因名称，排序
names(geneList) = as.character(row.names(diff_gene_table))
geneList <- sort(geneList, decreasing = TRUE)

如果只提取上调/下调，步骤也相同，总之DESeq2用于提取我们所需的基因集。

3.edgeR&limma流程

见文章

五、富集分析

富集分析在之前芯片数据分析基因的差异表达的文章中也有写到，再贴一遍富集分析介绍。

（一）GO富集分析
1.什么是GO（Gene Ontology）

基因已知的功能信息可以分为细胞组成 Cellular Component (CC)、分子功能 Molecular Function (MF)、生物过程 Biological Process (BP)三个域。
每一个域根据具体功能不同又分为不同 GO term， 有三种关系：is a，part of，regulates，通过有向无环图连接成网
在这里插入图片描述
通过分析一组差异基因在功能的分类关系，可以找到差异基因在那些GO分类条目富集，寻找不同样品的差异基因可能和哪些基因功能的改变有关。
官网有详细介绍和GO富集分析在线工具。

2.实现工具

  • 在线分析工具
    agriGO

  • 利用本地数据库信息进行本地分析
    R语言的clusterProfiler包，topGO包

3.GO富集分析：clusterProfiler包

（1）enrichGO()生成enrichResult对象

输入：
①待富集的基因集（如差异分析一步得到的上调基因）
不难理解这种只用了基因集的富集分析算法属于过表达分析（over representation analysis）
②物种基因数据库（OrgDb查询）

library("clusterProfiler")
library("org.xxx.db")    #物种基因数据库
enrichGO_up_BP <- enrichGO(gene = up_genes, OrgDb = "org.Sc.sgd.db", keyType = "ENSEMBL", ont = "BP")
#keyType和比对GTF一致，ont三选一

（2）富集分析结果可视化
用enrichplot包实现条形图barplot()、散点图dotplot()、有向无环图plotGOgraph()的绘制：

library("enrichplot")
barplot(enrichGO_up_BP, showCategory = 20) #条形图
dotplot(enrichGO_up_BP, showCategory = 20)  #散点图
plotGOgraph(enrichGO_up_BP) #有向无环图，颜色表示显著性，红色为最显著的10个

ggupset包绘制upset图对基因集合可视化：

library("ggupset")
upsetplot(enrichGO_up_BP)  #upset plot是高阶的venn图，揭示基因和基因集之间的关系

在这里插入图片描述
对于表达水平，可以用heatplot()绘制热图：

heatplot(enrichGO_up_BP, foldChange = gene_FC_list) #foldChange是排序后的FC-基因列表

在这里插入图片描述

（二）KEGG富集分析
1.什么是KEGG PATHWAY
  • Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes （KEGG）京都基因与基因组百科全书
  • KEGG PATHWAY： is a collection of manually drawn pathway maps representing our knowledge on the molecular interaction, reaction and relation networks for: ①Metabolism， ②Genetic Information Processing ，③Environmental Information Processing ，④Cellular Processes ，⑤Organismal Systems，⑥Human Diseases，⑦Drug Development
2.工具

（1）在线工具
KOBAS、
（2）本地工具
clusterProfiler包

3.KEGG富集分析：clusterProfiler包

还是用这个包，与GO富集分析类似做法，只不过函数是enrichKEGG(),organism走（物种缩写查询）。

enrichKEGG_up <- enrichKEGG(gene = up_genes, organism = "sce", keyType = 'kegg')
barplot(enrichKEGG_up)
dotplot(enrichKEGG_up)

note：著名的clusterProfiler包可以完成许多类富集分析，有空仔细研究。 →clusterProfiler包富集分析

参考文献：
网络资料、上机课课件


http://www.ppmy.cn/news/521782.html

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