检测snp和InDel的工具:snippy~可用于检测两条fasta序列之间的变异生成vcf格式文件

这个软件的github主页

https://github.com/tseemann/snippy

我是在简书看到有人分享,简书介绍的链接是 //www.greatytc.com/p/268689bf3373

在github主页没有看到软件对应的论文。

github主页对软件的介绍
image.png

通常利用二代测序数据检测单核苷酸多态性(SNP)和插入缺失(InDels)变异的基本流程是

  • 1 测序数据与参考基因组比对获得sam、bam格式数据
  • 2 samtools、GATK、freebayes等软件利用bam格式文件获得vcf格式文件
  • 3 snpeff对vcf格式文件进行注释
  • 4 vcf格式文件转换成fasta格式使用IQree、mega等软件构建系统发育树。

snippy这个软件好像是把上述过程全都整合到了一起,你只需要输入fastq格式的测序数据和参考基因组,就能够拿到所有的结果,这样就方便了很多

软件主页写了变异检测是有freebayes完成,比对用到的是bwa这个软件,注释用到的是 snpeff这个软件,这点是比较方便的,省去了我们自己操作snpeff软件的过程,这个软件构建自己物种的注释文件还稍微有些麻烦呢!

自己一直有一个困惑是snpeff这个软件对snp的注释结果到底该怎么看?大家有相关的教程吗?

这个软件还有一个用处是:可以计算两条fasta序列之间的snp和indel位点。这一点做叶绿体基因组的研究就非常方便了,比如自己测了一个叶绿体基因组,和一个已经发表的近缘种来比较,直接用这个软件就方便很多。比如我这边试着做了一下,用到的数据是来自于论文

Comparative chloroplast genomics between the invasive weed Mikania
micrantha and its indigenous congener Mikania cordata: Structure variation,
identification of highly divergent regions, divergence time estimation, and
phylogenetic analysis (本地存储文件名是 1-s2.0-S1055790317307212-main)

两条叶绿体基因组序列序列号

  • KX980032.fna
  • KX154571
首先是软件的安装

直接使用conda来安装,因为依赖软件过多,下载过程时间会很长,如果网路不好可能会安装失败,我自己试了好多次

conda install -c conda-forge -c bioconda -c defaults snippy
安装好使用就比较简单了,需要准备的数据是
  • 参考基因组 genbank格式
  • 自己的序列fasta格式

使用命令

snippy --outdir mut1 --ref sequence.gb --cts KX980032.fna

输出的结果文件

image.png

这里snps.csv文件里有用信息比较多

image.png

包括变异类型,如果snp在编码区,还会给出基因的名字,位置和对应的氨基酸变化

这里遇到一个问题是:如果有多条序列一起检测变异应该如何做。我试了一下两条序列放到一起,最终的vcf格式文件中也只有一个样本

image.png

软件主页提到了有一个snippy-multi命令,我试了一下一直遇到报错


image.png

暂时还不知道是什么原因

这款软件的使用就先介绍到这里了,后面如果还会用到的话再来研究。

有偿征稿

关于使用snpeff软件对vcf格式的变异文件进行注释后的结果解读

欢迎大家关注我的公众号
小明的数据分析笔记本

小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记;3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记!

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 207,113评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,644评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 153,340评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,449评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,445评论 5 374
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,166评论 1 284
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,442评论 3 401
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,105评论 0 261
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,601评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,066评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,161评论 1 334
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,792评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,351评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,352评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,584评论 1 261
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,618评论 2 355
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,916评论 2 344

推荐阅读更多精彩内容