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高通量测序环状(circular RNA)生物信息分析（软件） 已有1人参与
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高通量测序环状(circular RNA)生物信息分析 环形RNA是mRNA在剪接的过程中，上游exon的5’端与下游exon的3’端剪接到一起，从而形成的首尾相接的环状RNA分子。早在1993 年，性别决定基因SRY的mRNA就被发现可以形成环状RNA，且在睾丸中具有很高的丰度。近来的研究表明，高等动物中环状RNA的种类和含量远远超过预期。 通过高通量测序分析，我们可以找到circular RNA。在测序下机数据查找circular RNA的方法主要有5种，即find_circ，circRNA_finder，CIRI，circExplorer，MapSplice。下面我们一一展示这些方法找circular RNA的命令，希望对大家的研究有所帮助。 #find_circ bowtie2 -p 16 --very-sensitive --mm -M20 --score-min=C,-15,0 -x /path/to/bowtie2_index -q -1 /path/to/file1.fq.gz -2 /path/to/file2.fq.gz | samtools view -hbuS - | samtools sort - output samtools view -hf 4 output.bam | samtools view -Sb - > unmapped.bam python unmapped2anchors.py unmapped.bam | gzip > anchors.qfa.gz bowtie2 -p 16 --reorder --mm -M20 --score-min=C,-15,0 -q -x /path/to/bowtie2_index -U anchors.qfa.gz | python find_circ.py -G /path/to/chomosomes.fa -p prefix -s find_circ.sites.log > find_circ.sites.bed 2> find_circ.sites.reads grep circ find_circ.sites.bed | grep -v chrM | python sum.py -2,3 | python scorethresh.py -16 1 | python scorethresh.py -15 2 | python scorethresh.py -14 2 | python scorethresh.py 7 2 | python scorethresh.py 8,9 35 | python scorethresh.py -17 100000 > finc_circ.candidates.bed #circRNA_finder ./runStar.pl /path/to/file1.fq /path/to/file2.fq /path/to/star_index /path/to/star/output ./postProcessStarAlignment.pl /path/to/star/output /path/to/circRNA_finder/output #CIRI bwa mem -t 16 -T 19 -v 2 /path/to/bwa_index /path/to/file1.fq /path/to/file2.fq >output.sam perl CIRI_v1.2.pl -I output.sam -O /path/to/ciri/output.txt -F /path/to/genome.fa -P #circExplorer tophat2 -a 6 --microexon-search -m 2 -p 16 -o circExplorer_output /path/to/bowtie1_index /path/to/file1.fq.gz /path/to/file2.fq.gz bamToFastq -i circExplorer_output/unmapped.bam -fq circExplorer_output/unmapped.fastq tophat2 -o circExplorer_output -p 16 --fusion-search --keep-fasta-order --bowtie1 --no-coverage-search path/to/bowtie2_index circExplorer_output/unmapped.fastq python CIRCexplorer.py -f circExplorer_output/accepted_hits.bam -g /path/to/genome.fa -r /path/to/gene_annotation_ucsc_hg19.txt -o output.txt #MapSplice python MapSplice-v2.1.8/mapsplice.py -1 /path/to/file1.fq -2 file2.fq -c /path/to/chromosome_sequences -x /path/to/bowtie1_index -p 16 -o Mapsplice_output --min-fusion-distance 200 --gene-gtf Homo_sapiens.GRCh37.66.gtf --fusion 好了，有了这些命令，大家可以随心所欲处理高通量数据了，希望对家有帮助。如果大家对我们研究和分析感兴趣，可以通过我的丁香园Id联系我们。当然，我们也大量生物信息方面的学习视频，感兴趣的请进：https://shop119322454.taobao.com/ 参考文献：1. Comparison of circular RNA prediction tools 2. CIRI: an efficient and unbiased algorithm for denovo circular RNA identification 3. Computational approaches for the analysis of ncRNA through deep sequencing techniques |
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2楼2017-06-05 10:27:55
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