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发布时间:2022年09月30日 06:09

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别惹我梁文冲倒数第2

1. 介绍

BactSNP 是一种在细菌分离株中鉴定 SNP 的工具。BactSNP 可以检测 SNP 并创建一个简单的 TSV 文件,其中包含 SNP 信息以及一个比对 FASTA 文件,该文件包含在一步过程中重建的目标分离株的假基因组。

文章 评估了一系列snp calling软件在高一致性的菌株之间的的效能:

基于三个物种的公共完整基因组,包括(a)**金黄色葡萄球菌,(b)脑膜炎奈瑟球菌和(c)大肠杆菌,被用作基准。不同序列一致性下,阳性预测值 (PPV):检测到的 SNP 真阳性位点与所有检测到的 SNP 位点的比率;灵敏度:检测到的 SNP 真阳性位点与所有真实 SNP 位点的比率;Called-sites**:在所有分离物中明确确定核苷酸的位点与参考基因组大小的比例。所有统计数据都是十次重复的平均值。

金黄色葡萄球菌评估结果

脑膜炎奈瑟球菌评估结果大肠杆菌评估结果一点拓展知识:

由此可以看出本软件的应用领域可能是高度同一的爆发性分离株snp 分析,另一篇讨论基因组多样性对snp calling准确性的文章提出在多样性较高的时候分析流程snippy可能是一个更好且易用的选择。虽然Snippy 是基于 BWA-mem/freebayes 流程,但在默认参数下Snippy 显示出更好的性能。

文章结论:SNP 调用给定物种的准确性会因物种内多样性的增加而受到影响。当reads与相当近缘的基因组比对时,表现最好的流程之一是 Novoalign/GATK。相比之下,当读数与差异较大的基因组比对时,性能最高的管道通常使用比对软件: NextGenMap 或 SMALT,和/或变异调用软件:LoFreq、mpileup 或者 Strelka。

所有物种基因组的SNP流程性能总结文章中几个程序的使用方法Snippy:snippy --cpus 40 --outdir $root --prefix $root --cleanup --ref $ref --R1 $fq_1 --R2 $fq_2

流程第一步 :序列比对命令行(command lines for alignment):

以下每一个比对器的所有命令行输出为Picard-cleaned,未排序且未后处理的BAM:$root.$aligner.unsorted.bam。在每种情况下,变量**$ref**指向参考基因组(比对器能直接使用它)或其适当的索引。当程序允许指定处理器、线程或内核的数量(例如BWA参数-t)时,我们将该值设置为40。

Novoalign

novoalign -c 40 -d $ref -F STDFQ -o SAM $@RG\tID:group\tSM:sample\tPL:Illumina\tLIB:lib\tPU:unit -f $fq_1 $fq_2 > $root.$aligner.unsorted.sam samtools view -bS $root.$aligner.unsorted.sam > $root.$aligner.unsorted.bam rm $root.$aligner.unsorted.sam java -jar picard.jar CleanSam INPUT=$root.$aligner.unsorted.bam OUTPUT=$root.$aligner.unsorted.cleaned.bam rm $root.$aligner.unsorted.bam mv $root.$aligner.unsorted.cleaned.bam $root.$aligner.unsorted.bam

NextGenMap

SMALT

smalt map -n 40 -o $root.$aligner.unsorted.sam $ref $fq_1 $fq_2 samtools view -bS $root.$aligner.unsorted.sam > $root.$aligner.unsorted.bam rm $root.$aligner.unsorted.sam java -jar picard.jar CleanSam INPUT=$root.$aligner.unsorted.bam OUTPUT=$root.$aligner.unsorted.cleaned.bam rm $root.$aligner.unsorted.bam mv $root.$aligner.unsorted.cleaned.bam $root.$aligner.unsorted.bam

流程第二步:用于后期处理BAMs的命令行(command lines for variant calling):

将一个未排序的BAM ($root.$ align. unsorted)作为输入。然后输出一个经过排序、去重复和索引的BAM , $root.$ align. bam。这是对齐过程的最终输出,并用作每个管道的第三步的输入.

java -jar picard.jar SortSam INPUT=$root.$aligner.unsorted.bam OUTPUT=$root.$aligner.sorted.bam SORT_ORDER=coordinate java -jar picard.jar MarkDuplicates INPUT=$root.$aligner.sorted.bam OUTPUT=$root.$aligner.bam METRICS_FILE=$root.$aligner.metrics ASSUME_SORTED=true java -jar picard.jar BuildBamIndex INPUT=$root.$aligner.bam rm $root.$aligner.unsorted.bam $root.$aligner.sorted.bam $root.$aligner.metrics

流程的最后一步:变异调用的命令行(command lines for variant calling):

下面每一个调用者的所有命令行都会输出一个非正则化的VCF:$root.$aligner.$caller.vcf. 然后使用VCFlib的vcfallelicprimitives模块对该文件进行正则化,生成一个最终VCF:

# vcf正则化vcfallelicprimitives $root.$aligner.$caller.vcf > $root.$aligner.$caller.regularised.vcf

变异分析:

GATK

gatk HaplotypeCaller -R $ref -I $root.$aligner.bam -O $root.$aligner.$caller.vcf rm $root.$aligner.$caller.vcf.idx

LoFreq

lofreq call -f $ref -o $root.$aligner.$caller.vcf $root.$aligner.bam

mpileup

bcftools mpileup -Ou -f $ref $root.$aligner.bam | bcftools call --threads 40 --ploidy 1 -mv -Ov -o $root.$aligner.$caller.vcf

Strelka

python configureStrelkaGermlineWorkflow.py --bam $root.$aligner.bam --referenceFasta $ref --runDir $root.$aligner.$caller python $root.$aligner.$caller/runWorkflow.py -m local -j 40 gunzip $root.$aligner.$caller/results/variants/genome.S1.vcf.gz mv $root.$aligner.$caller/results/variants/genome.S1.vcf $root.$aligner.$caller.vcf rm -r $root.$aligner.$caller2. 安装

BactSNP 目前仅在 Linux 上可用。用户可以将 BactSNP 作为二进制包、源包或源 RPM 包下载。二进制包无需编译即可使用,但并非适用于所有平台。源包需要编译。可以使用 RPM 编译和安装源 RPM。所有软件包均可在 获得。

依赖:

?Perl (5.10.1)?Bash (4.1.2)?Java (1.8.0_111, ≥1.8 is required for Picard)?SAMtools (1.3.1) ?MUMmer (3.23) ?ART (2.5.8, only required when you input assembled scaffolds instead of reads for some isolates) https://www.niehs.nih.gov/research/resources/software/biostatistics/art/index.cfm

BactSNP 内嵌的其他依赖(不用额外安装)

?BWA (0.7.15) ?Platanus (1.2.4) ?Platanus_trim (1.0.7) ?Picard (2.4.1)

使用conda 搭建环境:#java-1.8.0-openjdk-cos7-s390x==1.8.0.242.b08#perl==5.20.3.1#samtools==1.3.1 需要更新到1.9#mummer==3.23#art==2016.06.05conda create -n BactSNP conda activate BactSNP conda install -c bioconda -c conda-forge perl==5.20.3.1conda install -c bioconda -c conda-forge java-1.8.0-openjdk-cos7-s390x==1.8.0.242.b08# samtools==1.3.1 报错# samtools: error while loading shared libraries: libcrypto.so.1.1: cannot open shared object file: No such file or directoryconda install -c bioconda -c conda-forgesamtools==1.9conda install -c bioconda -c conda-forgemummer==3.23conda install -c bioconda -c conda-forgeart==2016.06.05#conda install -c bioconda -c conda-forge #binary packagecd ~/software/wget /download/v1.1.0/bactsnp-1.1.0.linux64.tgztar xf bactsnp-1.1.0.linux64.tgzcd bactsnp-1.1.0.linux64make# 将bactsnp可执行程序复制到 */Anaconda3/envs/BactSNP/bin/中conda_bin=`which samtools`cp bactsnp ${conda_bin%/*}导出环境yml文件:# yaml安装环境conda env export > BactSNP.ymlcat BactSNP.yml

yml文件内容:

name: BactSNPchannels:- bioconda- conda-forge- defaultsdependencies:- _libgcc_mutex=0.1=conda_forge- _openmp_mutex=4.5=1_gnu- art=2016.06.05=he1d7d6f_6- bzip2=1.0.8=h7b6447c_0- c-ares=1.18.1=h7f98852_0- ca-certificates=2021.10.26=h06a4308_2- curl=7.61.1=hbc83047_0- gsl=2.6=he838d99_2- htslib=1.9=h4da6232_3- java-1.8.0-openjdk-cos7-s390x=1.8.0.242.b08=2- libblas=3.9.0=12_linux64_openblas- libcblas=3.9.0=12_linux64_openblas- libcurl=7.61.1=h20c2e04_0- libdeflate=1.2=ha_1- libev=4.33=ha_1- libgcc-ng=11.2.0=h1d223b6_11- libgfortran-ng=11.2.0=h69a702a_11- libgfortran5=11.2.0=h5c6108e_11- libgomp=11.2.0=h1d223b6_11- libopenblas=0.3.18=pthreads_h8fe5266_0- libstdcxx-ng=11.2.0=he4da1e4_11- libzlib=1.2.11=h36c2ea0_1013- mummer=3.23=4- ncurses=6.1=he6710b0_1- openssl=1.1.1l=h7f8727e_0- perl=5.20.3.1=2- perl-threaded=5.26.0=0- samtools=1.9=h10a08f8_12- tk=8.6.11=h27826a3_1- xz=5.2.5=h7b6447c_0- zlib=1.2.11=h36c2ea0_1013使用yml文件安装环境:conda create -n BactSNP-f BactSNP.yml3. 测试wget -cxf test.tgzcd test# 激活环境source ~/Anaconda3/bin/activate BactSNP#开始测试bash ./test.sh4. 参数

bactsnp 与Snippy一样都支持将有测序reads数据的菌株和只有Assemble的菌株进行整合分析,。

bactsnp -q input.fastq_list -a input.fasta_list -r reference.fasta -o case1_out -j 3 --mask_region masked_region.tsv --no_clean

选项:

-h | --help显示帮助信息。-v | --version显示版本信息。-q | --fastq_list FILE (either or both of -q and -a is required)TSV 文件以指定每个分离株的名称和reads数据文件对 (FASTQ)。当每个链有多个 FASTQ 文件时,请将它们连接成一个文件。用户可以输入 gzip 压缩的 FASTQ 文件,但在这种情况下,他们的扩展名必须是“.gz”。fastq_list文件格式,tab分隔,第一列为分离株名称,第二三列为测序文件R1, R2的路径:A1A1_R1.fqA1_R2.fqA2A2_R1.fqA2_R2.fq-r | --reference FILE参考序列的 FASTA 文件。-o | --out_dir STR (required)输出目录的名称。-j | --jobs INT (default: 1)并发任务数,即并发处理的分离株数。-t | --thread INT (default: 1)platanus_trim、platanus、bwa mem 和 samtools 排序中的线程数。-a | --fasta_list FILE (either or both of -q and -a is required)TSV 文件来指定每个菌株的名称和组装的基因组数据文件 (FASTA)。当您没有某些分离株的NGS reads数据时,请使用此选项。BactSNP将模拟组装的基因组的reads序列,并以与真实序列数据相同的方式使用它们。fasta_list文件格式,tab分隔,第一列为分离株名称,第二列为组装好的基因组文件路径:A3A3_genomic_assemble.fasta--ref_strain STR用作参考的目标分离物的名称。BactSNP de novo 组装指定分离株的基因组并将其用作参考基因组。--mask_region FILETSV 文件以指定要避免调用 SNP 的区域。见others/input_region_format。--dist_from_indel INT (default: 5)如果与最近的 indel 的距离是这个值或更小,则称为不明确的等位基因。--allele_freq FLOAT (default: 0.9)如果等位基因频率小于该值,则称为不明确的等位基因。--depth INT (default: 10)如果覆盖深度小于该值,则称为不明确的等位基因。--no_clean如果指定了此选项,BactSNP 不会删除中间文件。5. 输出

?pseudo_genome/输入分离株的伪基因组(pseudo genomes)文件 (FASTA) 的目录。每个重叠群中的每个位置对应于参考基因组的相同重叠群(contigs)中的相同位置(即每个分离株的插入(Insertions )被忽略并且对应于每个分离株的缺失(deletions )的位点表示为“-”)。未知的位点也表示为“ - ”(见的描述--dist_from_indel,--allele_freq和--depth)。?pseudo_genomes_wo_ref.fa所有分离株的伪基因组的单个FASTA文件 。每个分离株,所有重叠群(contigs)pseudo_genome/${isolate}.fa都连接成一个序列。wo_ref (without reference)此文件仅仅是将contigs按照参考序列的顺序重排后连接。?pseudo_genomes_w_ref.fapseudo_genomes_wo_ref.fa除了附加了参考基因组之外,和pseudo_genomes_wo_ref.fa相同。w_ref (with reference)?snps_wo_ref.tsv分离株中的 SNP文件(TSV格式)。使用pseudo_genome/中的伪基因组检测SNP 。位置是从1开始。?snps_w_ref.tsv参考分离株之间的SNP文件(TSV格式)。使用pseudo_genome/中的伪基因组和参考基因组检测 SNP 。位置是从 1 开始。?replaced_pseudo_genome/分离株的伪基因组(pseudo genomes)文件 (FASTA) 的目录(生成伪基因组的方式与pseudo_genome/不同)。每个伪基因组是根据snps_wo_ref.tsv替换参考序列生成。(在snps_wo_reftsv中,所有分离株碱基明确的位点都被替换,而在其他位点未被替换。)?replaced_pseudo_genomes_wo_ref.fa分离株的伪基因组(pseudo genomes)的FASTA 文件。对于每个分离株,所有重叠群(contigs)replacd_pseudo_genome/${isolate}.fa都连接成一个序列。该文件是适合系统发育分析软件的输入。此文件仅仅是将contigs按照参考序列的顺序重排后连接。?replaced_pseudo_genomes_w_ref.fa除了附加参考基因组外,与replaced_pseudo_genomes_wo_ref.fa 相同。该文件也是适合系统发育分析软件的输入。?bactsnp_out在 BactSNP 中执行的命令日志。?bactsnp_err来自 BactSNP 的错误信息的日志文件。?assembly_results/包含每个分离株的组装重叠群(contigs)文件 (FASTA) 的目录。?mapping_results/包含每个分离株的reads 映射(mapping)文件 (BAM) 的目录。其中删除了PCR 生成的重复项。?tmp/包含中间文件的目录。此目录仅在您指定时输出--no_clean。

6. 使用局限(缺点)

由设计初衷和结果文件可以知道bactsnp的使用限制:

1.bactsnp针对基因组变异程度较小的菌株间snp 分析2.不能报告 indels。

Reference

1.Yoshimura, D., Kajitani, R., Gotoh, Y., Katahira, K., Okuno, M., Ogura, Y., Hayashi, T., & Itoh, T. (2019). Evaluation of SNP calling methods for closely related bacterial isolates and a novel high-accuracy pipeline: BactSNP. Microbial genomics, 5(5), e. 2.Bush, S. J., Foster, D., Eyre, D. W., Clark, E. L., De Maio, N., Shaw, L. P., Stoesser, N., Peto, T., Crook, D. W., & Walker, A. S. (2020). Genomic diversity affects the accuracy of bacterial single-nucleotide polymorphism-calling pipelines. GigaScience, 9(2), giaa007.

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    中新网4月12日消息, 国家统计局今日在官网发表题为《中国的发展是世界的机遇》的文章,文章指出,中国经济是世界经济增长的主要动力,中国市场是世界消费增长的关键力量,中国进口贸易是世界经济再平衡的重要力

    中新网4月12日消息, 国家统计局今日在官网发表题为《中国的发展是世界的机遇》的文章,文章指出,中国经济是世界经济增长的主要动力,中国市场是世界消费增长的关键力量,中国进口贸易是世界经济再平衡的重要力量,中国改革开放为世界提供了新的重要机遇。

    民众在超市挑选进口商品。视觉中国资料图

    全文如下:

    当前,世界经济格局深刻调整,中国经济的影响越来越大。持续稳中向好的中国经济有力地推动了世界经济复苏,有力地促进了世界贸易发展,为世界各国人民带来了前所未有的发展机遇。习近平主席在博鳌亚洲论坛开幕式的讲话,明确了我国进一步扩大开放的一系列重大举措,意味着中国将给世界带来更多的开放红利。

    一、中国经济是世界经济增长的主要动力

    近年来,中国经济持续保持中高速增长,成为全球经济复苏和可持续发展不可或缺的发动机和稳定器。2013-2016年,按照当年汇率计算,中国国内生产总值占世界经济总量的比重由12.5%提高到14.8%,提高了2.3个百分点。按照2010年不变美元价格计算,4年间中国经济实现了年均7.2%的增长速度,远高于同期美国、欧元区和日本三大发达经济体2.1%、1.2%和1.1%的年均增速,也明显高于世界经济2.7%的年均增速,有力推动了世界经济增长,对世界经济增长的平均贡献率超过30%。期间中国经济增速波动幅度只有1.1个百分点,明显小于同期美国、欧元区和日本经济的波动幅度。作为全球第二大经济体,中国经济的平稳增长对降低世界经济波动风险起到了举足轻重的作用,测算结果表明,2013-2016年,如果不考虑中国经济的影响,世界经济年均增速将放缓0.6个百分点,波动强度将提高5.2%。2017年,中国经济增速回升至6.9%,继续位居世界前列。据世界银行估测,2017年世界经济增速为3%左右,按此增速计算,2017年中国经济占世界经济的比重提高到了15.3%左右,对世界经济增长的贡献率为34%左右。

    二、中国市场是世界消费增长的关键力量

    中国承载了全球近1/5的人口,人民生活即将实现全面小康,已成为全球增长最快、最具潜力的消费市场。虽然中国是一个典型的发展中国家,2016年人均GDP仅为世界平均水平的79.7%,但作为经济迅速发展的第一人口大国,中国消费市场对世界消费增长的贡献不亚于美国,并且是主要经济体中增长最快的市场。2013-2016年,按照不变美元价格计算,中国最终消费对世界消费增长的年均贡献率为23.4%,同期美国、欧元区和日本的年均贡献率分别为23%、7.9%和2.1%;中国最终消费的年均增速为7.5%,同期美国、欧元区和日本的年均增速分别为2.2%、1%和0.6%,世界消费市场的年均增速为2.4%。中国已连续多年保持世界第一大出境旅游客源国地位。据国家旅游局统计,2017年中国公民出境旅游1.3亿人次,比上年增长7%,国际旅游支出达1152.9亿美元,增长5%。另据统计,2016 年中国游客在美国人均花费约1.3万美元,当年旅游支出高达352.2亿美元,平均每天为美国创造约9700万美元收入。

    三、中国进口贸易是世界经济再平衡的重要力量

    近年来,中国进口需求迅速扩大,为国际贸易繁荣做出越来越大的贡献,有效促进了世界经济再平衡。根据世界银行统计,2011-2016年,中国进口货物和服务总额占全球进口市场的份额由8.4%提高到了9.7%,提高1.3个百分点,而同期美国、欧元区和日本三大发达经济体的进口份额下降了0.4个百分点。2017年,中国进口继续稳健增长,对世界贸易增长的贡献进一步提高。据世界贸易组织统计,2017年1-10月份,中国进口(按美元计)增速分别比美国、德国、日本和全球高10.4、8.1、7.6和6.5个百分点,前三季度中国进口增长对全球进口增长贡献率达17%,进口占全球份额提高到10.2%。中国是世界重要的大宗商品进口国, 2017年中国进口原油、铁矿砂、大豆等商品量刷新纪录,分别达4.2亿吨、10.75亿吨、9554万吨,分别比上年增长5%、10.1%、13.9%,进口均价分别上涨29.6%、28.6%、5%,对稳定大宗商品价格,拉动原材料出口国经济复苏起到了重要作用。

    四、中国改革开放为世界提供了新的重要机遇

    中国经济贸易发展成就有目共睹,中国的发展不仅造福了广大中国公民,也为所有发展中国家和发达国家创造了发展机遇。中国提出的“一带一路”倡议得到了众多国家的积极响应,特别是广大发展中国家从共商、共建、共享中获得了发展机遇。目前,100多个国家和国际组织以不同形式参与“一带一路”建设,80多个国家及国际组织同中国签署了合作协议。2017年,中国企业对“一带一路”沿线的59个国家进行了非金融类直接投资143.6亿美元,在“一带一路”沿线的61个国家新签对外承包工程合同额1443.2亿美元,同比增长14.5%,完成营业额855.3亿美元,同比增长12.6%。中国对服务业和高科技产品的巨大需求也为发达国家提供了前所未有的合作机遇。按照美国商务部统计数据,2015年美货物和服务贸易对华出口支持国内就业91万个。中国庞大的人口规模和平稳的经济增长为来自全球的企业提供了发展空间,越来越多的发达国家企业进入中国市场,加强与中国的合作,获得了丰厚的利润。

    “中国开放的大门不会关闭,只会越开越大”,习近平主席在博鳌亚洲论坛上的讲话向世界明确表达了中国立场。作为负责任的大国,中国秉持开放融通、互利共赢的发展理念,倡导构建人类命运共同体,推动世界共同繁荣,将给世界各国带来越来越多的发展机遇。

    (原题为《国家统计局:中国的发展是世界的机遇》)

    责任编辑:李梦淙 PF084

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