从元基因组数据中寻找新的可操作的分类单位（otu）
singlem的Python项目详细描述
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素数
欢迎， singlem是一个直接从shotgun元基因组数据中发现离散操作分类单元（otu）丰度的工具，而不需要大量依赖参考序列数据库。即使这些物种来自科学界新的谱系，它也能够区分密切相关的物种。 其中[graftm]（https://github.com/geronimp/graftm）可以提供社区的分类概述，例如来自特定分类家族的社区的比例，singlem从原始的、未经修饰的亚基因组中找到基于序列的otu。阅读： 这使您能够回答以下问题： ##生成otu表 您的社区概况如下：
< TT>
单管--序列my_sequences.fastq.gz--otu_tableotu_table.csv--螺纹24
请使用原始的元基因组读取，而不是质量修剪的读取。例如，[trimmomatic]（https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu170）读取的质量调整常常使它们太短，无法单独使用。另一方面，适配器修整不太可能有害。 输出表由列组成：
< TT>
基因分类法
4.21.核糖体_蛋白_s19 _rpss my序列tggtcgcgttcgagcgcgcggacttcagcctaccgtcgcgtgcacatc 1 1.64根；d细菌；p蛋白质细菌；c deltaproteobacteria；o脱硫单体
4.21.核糖体_蛋白_s19 _rpss my序列tggtcgcgcgctcacattgcccgagtcgcgcgcgcgcgcgcgcgcgcgcgtcacaac 1 1.64根；d_u细菌；p_u酸杆菌；c_u solibacteres；o_u solibacterales；f_u solibacterace假丝酵母菌
1。标记名
2。样品名称
三。OTU序列
4。从该otu检测到的读取数
5。估计这个otu的基因组覆盖率
6。根据[pplacer]（http://matsen.fhcrc.org/pplacer/" rel="nofollow">http://matsen.fhcrc.org/pplacer/） 目前，singlem集中于14个单拷贝标记基因，以提供物种的细粒度分化，这与妨碍16s分析的拷贝数变异问题无关。singlem速度相当快，可扩展性也相当强，不过还有很大的改进空间。平均而言，这14个基因中的每一个都比典型的基于16s扩增子的研究更好地区分密切相关的谱系。 ##otu表的进一步处理
###通过稀疏、聚类等方法总结otu表。
使用pipe命令生成otu表后，可以使用summary以各种方式对其进行进一步处理： 创建社区的[krona]（https://sourceforge.net/p/krona/）图。以下命令生成一个krona文件my_krona.html，可以在Web浏览器中查看：
< TT>
singlem summary--输入otu表otu表.csv--克朗我的克朗.html
几个otu表可以合并成一个。请注意，如果要将组合输出再次输入到summary（或许多其他命令）中，则无需执行此操作—只需使用指定多个输入表–input-otu-tables。结合：
< TT>
singlem summary--输入otu表otu表1.csv otu表2.csv--输出otu表组合otu表.csv
群集序列，将它们折叠成分辨率较低的otu，但对排序错误具有更强的鲁棒性：
< TT>
singlem summary--输入otu表otu表.csv--集群--集群输出otu表集群.otu表.csv
获取一组OTU表，以便每个样本包含相同数量的OTU序列：
< TT>
singlem summarse--输入otu表otu表.csv其它样本.otu表.csv--稀薄输出otu表稀薄输出表.csv--要选择的数字100
转换为[Biom格式]（http://biom format.org）以便与qiime一起使用：
< TT>
singlem summarise--输入otu表otu表.csv其他样本.otu表.csv--生物模块前缀myprefix
这将为每个标记基因生成一个biom表，例如myprefix.4.12.核糖体蛋白 ###计算样本之间的β多样性
由于singlem产生的otu独立于分类学，它们可以作为β多样性方法的输入，已知适合于16s扩增子研究的分析，其中有很多。我们建议使用[Express Beta Diversity]（https://github.com/dparks1134/expressbetadiversity）（EBD），因为它使用统一接口实现许多不同的度量。例如，要计算bray curtis beta多样性，首先使用singlem summary将otu表转换为unifrac文件格式。请注意，此文件格式不包含任何系统发育信息，即使该格式被称为"unifrac"。
< TT>
singlem summary--输入otu表otu表.csv--按otu的unifrac表otu表.unifrac
上述命令生成14个不同的unifrac格式文件，每个用于singlem的标记基因一个。在这一点上，您需要选择一个表来继续。希望这个选择无关紧要，但使用多个表并确保结果一致可能会有好处。 要计算不考虑otu序列之间系统发育关系的beta多样性，请使用ebd脚本converttoebd.py将unifrac格式转换为ebd格式，并计算多样性度量：
< TT>
converttoebd.py otu_table.unifrac.4.12.核糖体_蛋白_l11_rplk.unifrac otu_table.ebd
expressbetadiversity-sotu-table.ebd-c布雷柯蒂斯
也可以计算基于系统发生树的β多样性计算方法，但必须使用pipe来使用diamond_example分类分配方法生成新的otu表，以便将每个otu分配给树中的单个叶：
< TT>
单根管道--序列my_sequences.fastq.gz--otu_tableotu_table.diamond_example.csv--线程24--赋值方法diamond_example
然后，使用–unifrac_by_taxonomy标记创建按分类标识符索引的unifrac格式文件：
< TT>
singlem summary--otu庠tablesotu庠table.diamond庠example.csv--unifrac庠by庠taxonomyotu庠table.diamond庠example.csv
converttoebd.py otu_table.diamond_example.unifrac otu_table.diamond_example.ebd
然后，使用-t标志运行expressbetadiversity。
< TT>
expressbetadiversity-sotu_table.diamond_example.ebd-cbray curtis-t<；单件套餐中的树路径>；
其中，<；path_to_tree_in_singlem_package>；是singlem package中用于查找otu序列的newick格式文件。可以使用singlem get_tree找到此路径 ###创建和查询singlem数据库
在某些情况下，在otu表中搜索序列是很有用的。例如，您可能会问"样品B、C或D中的OTU是最丰富的还是类似的？"要回答这个问题，请从示例B、C和D的OTU表中创建一个单例数据库：
< TT>
singlem makedb--otu庠表sample庠b.csv sample庠c.csv sample庠d.csv--db庠路径sample庠bcd.sdb
.sdb是singlem数据库的传统文件扩展名。然后查询这个数据库
< TT>
单一查询
###评估组装和基因组恢复工作
singlem可用于确定在程序集中表示或表示社区的数量
通过一组基因组。 评估是通过比较
从原始的元基因组中发现的组装/基因组。相似的度量
可以通过映射到程序集或
基因组，但这里的方法更灵活，有几个优点： 为了评估一组序列代表一个亚基因组的能力，首先运行管道。
对基因组和原始数据进行读取，然后使用评估：
< TT>
单根管道pan>元基因组.otu_table.csv
单根管道
单重评价表
我们也可以考虑一些序列差异，比如–不完美的，或者
输出那些匹配和不匹配的序列的otu表（请参见
单峰评价。评估程序集类似于评估基因组，
但是当评估垃圾箱时，来自同一基因组的重复标记是
排除为可能的污染。 评估也可以用评估–绘图可视化表示
< P>！[评价图像]（https://raw.githubusercontent.com/wwood/singlem/master/approve_plot.png） 每个矩形表示一个单独的otu序列，其大小表示
丰度（otu在元基因组中表示的读取次数）。颜色
表示这些序列的89%的otu聚类（~属级），其中
最常见序列的分类法。在这里我们可以看到
SRR5040536中的大量OTU被组装，但3个丰富的OTU中只有1个被组装
大叶鸡有一个相关的垃圾箱。一般来说，最高的丰度
血统不一定能成功地聚集和分类。标志物
4.20。选择核糖体蛋白作为代表性标记。
因为它有一个代表性的部分otus binned，assembled和
未装配。 ###安装 ####通过gnu guix安装
安装singlem的最直接的方法是使用gnu guix包，它是ace guix包集合的一部分。此方法不仅安装所需的python库，还安装所需的编译生物信息学工具。安装guix后，克隆ace集合并安装：
< TT>
git克隆https://github.com/ecogenomics/ace guixguix_package_path=ace guixguix package--安装
除了安装gnu guix之外，安装不需要超级用户权限。 ####通过DockerHub安装
从guix包生成的docker映像可以在dockerhub上获得。安装Docker后，运行以下命令，用https://hub.docker.com/r/wwood/singlem/tags" rel="nofollow">https://hub.docker.com/r/wwood/singlem/tags" rel="nofollow">https://hub.docker.com/r/wwood/singlem/tags替换：
< TT>
docker pullwwood/singlem:[释放标签]
如果要分析的序列数据在当前工作目录中，那么可以像这样使用singlem：
< TT>
《Docker Run》是一部《Docker Run》的《Docker Run ####通过PYPI安装
要安装所需的python库，请执行以下操作：
< TT>
pip安装graftm
pip安装singlem
您可能需要超级用户权限。 singlem还具有以下非python依赖项：
*[smafa]（https://github.com/wwood/smafa）
*[vsearch]（https://github.com/torognes/vsearch） [graftm]的一些依赖项（https://github.com/geronimp/graftm" rel="nofollow">https://github.com/geronimp/graftm）：
*[ORFM]（https://github.com/wwood/orfm）>；=0.2.0
*[hmmer]（http://hmmer.janelia.org/）>；=31亿
*[fxtract]（https://github.com/ctskennerton/fxtract）
*[pplacer]（http://matsen.fhcrc.org/pplacer/" rel="nofollow">http://matsen.fhcrc.org/pplacer/）>；=1.1.alpha17
*[kronatools]（http://sourceforge.net/p/krona/home/krona/）>；=2.4
*[钻石]（https://github.com/bbuchfink/diamond" rel="nofollow">https://github.com/bbuchfink/diamond）>；=0.9
α-FAQ ####你能用16srrna基因代替单核细胞的默认核糖体蛋白吗？ 对。默认情况下，singlem从核糖体蛋白基因而不是16s构建otu表，因为这通常会由于遗传代码的冗余而提供更多的菌株级分辨率。如果您真的很喜欢使用16s，那么您可以使用带有16s singlem包（spkg）的singlem。在https://github.com/wwood/singlem_extra_packages" rel="nofollow">https://github.com/wwood/singlem_extra_packages有一个辅助包存储库，其中包括一个适合于此目的的16s包。在分类学上，分辨率不会那么高，而且存在拷贝数变异的问题，但是由于各种原因使用16s可能是有用的，例如将其与扩增子研究相关联或使用绿色基因分类学。目前，默认情况下不会安装16S SPKG，您必须使用管道中的–singlem_package s标记指向单独下载的包-请参阅https://github.com/wwood/singlem_extra_packages/blob/master/readme.md" rel="nofollow">https:"//github.com/wwood/singlem_extra_包/blob/master/readme.md
####如何在多个样本上运行singlem？ 有两种方法。可以直接通过空格分隔将多个输入文件指定给singlem pipe子命令。或者，可以在每个样本和otu表上运行singlem pipe，并使用singlem summarise。结果应该是相同的，尽管存在一些性能权衡。对于大量样本（>；100），最好单独或分组运行每个样本。
##许可证 Singlem由[Ben Woodcroft]在[Australian Centre for Ecogenomics（UQ）]（http://ecogenomic.org/personnel/dr-ben-woodcroft）（@wwood）撰写（http://ecogenomic.org/）并在[GPL3或更高版本]下获得许可（https://gnu.org/licenses/gpl.html" rel="nofollow">https://gnu.org/licenses/gpl.html）。
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