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HTSeq-count的使用介绍

一、什么是HTSeq-count

HTSeq-count是一个Python脚本,用于从SAM/BAM文件中计算每个基因对应的读数,并将计数输出到各自的基因区间中,以便进行下游分析,如差异表达分析和基因表达量计算。HTSeq-count利用基因区间的GTF(general transfer format)文件进行基因定位,需要读取SAM/BAM文件并按位置对reads进行分配和计数。

HTSeq-count对分配到多个基因的reads进行处理,对于这类reads,它将其计数分配到与之关联的基因的基础上,而不是等分计算。此外,HTSeq-count还支持stranded数据的读取和处理,可用于研究物种基因的转录本多样性以及转录水平的差异。

二、HTSeq-count的安装与使用

安装:HTSeq-count通常与Python 2.x版本使用。使用pip工具安装HTSeq-count,只需要在命令行中运行以下命令即可:

pip install HTSeq

使用:以下是使用HTSeq-count的一些基本步骤:

1. 准备SAM/BAM文件和GTF文件

htseq-count -f bam -r name -t exon -i gene_id accepted_hits.bam Homo_sapiens.GRCh38.99.gtf > counts.txt

其中,-f指定输入数据文件的格式,-r指定数据文件的id格式,-t和-i是GTF文件中特征和属性的名称。最后一项是输入文件和输出文件的名称。

2. 运行HTSeq-count脚本:

htseq-count -f bam -s yes -t exon -i gene_id aligments.bam genes.gff > counts.txt

在这个例子中,“-f”指定输入数据文件的格式为[BAM],“-t”指定GFF文件中特征和“--stranded = yes”被设为stranded数据。

将读取的SAM/BAM文件与GTF/GFF文件相关联,使用Gene ID计数,输出计数表格并保存到文件中。

三、HTSeq-count的输出格式

HTSeq-count输出的文件包括每行一个基因和其对应的计数。输出的文件具有以下列:

- Gene ID:GTF文件中的基因ID

- 计数:read计数

默认情况下,HTSeq-count输出的结果没有标题行。如果您正在使用HTSeq-count的默认设置,不必添加标题,则结果将包括两列:

ENSG00000006534	128
ENSG00000006831	433
ENSG00000007062	1333

如果您需要一个标题,可以使用以下命令:

htseq-count -f bam -r name -t exon -i gene_id --stranded=yes --additional-attr=gene_name accepted_hits.bam Homo_sapiens.GRCh38.99.gtf | head -n 20 > counts.txt

此外,HTSeq-count支持添加基因名称和属性到结果中,并将它们用“\t”分隔。例如,要添加基因名称,使用“- -additional-attr=gene_name”选项:

ENSG00000089124	16	HLA-A
ENSG00000134108	0	GHRL
ENSG00000203997	2	RNU12-2P
ENSG00000228527	0	HMGB1P1
ENSG00000236824	16	HLA-DRB5
ENSG00000186827	630	TRIM21
ENSG00000150337	0	CDKN2A-AS1
ENSG00000108455	207	C3

四、HTSeq-count的参数详解

HTSeq-count还有一些参数可以进一步定制其功能:

- f 格式

输入文件的格式,可以是SAM或BAM文件格式。

- s

可以是[yes/no/reverse],指定read是否stranded

- t 特征类型

用于生成计数的特征类型,可以是exon/intron/CDS等。 例:-t exon。

- i 属性名

用作主要ID的属性。例如,如果GFF条目的第9列为“gene_id”,则可以通过使用-i gene_id选项将读数计数到这些ID中。

- m mode

(可选)特征的测量模式。模式可以是union / intersection-strict / intersection-nonempty。默认情况下,模式为"union",即所有重叠的特征都计数。

- o 格式

输出文件格式, 例如BAM / SAM / BED / none / 'name sorted bed'等格式。

- n 每个read可计入的最大特征数

默认情况下,每个read只能可计入一次,但此参数用于在读取和特征之间建立多对多的关联关系。默认值为1。

五、HTSeq-count的优化和考虑事项

考虑到HTSeq-count读取、匹配和处理庞大的数据集以及高效处理各种单元格格式的需求,以下是一些优化和考虑事项:

1. 优化内存管理

使用内存映射技术Memorymapping,可以将文件读取到内存中,并允许从内存而不是硬盘驱动器中读取它们。这可以优化读取速度并降低访问文件的内存消耗。

2. 选择正确的算法

HTSeq-count使用的是Python语言,因此,可以选择一个适合特定任务的Python库来提高性能。例如, numpy 提供快速的数组运算和操作算法,pysam提供了对SAM / BAM随机读取器的更好支持。

3. 了解文件格式

在使用HTSeq-count时,最好了解数据文件的格式,以便为读取和处理准备好适当的选项。

六、总结

HTSeq-count是一个用于从SAM/BAM文件计算每个基因对应的读数的Python脚本,它使用GTF文件进行基因定位,并支持stranded数据的读取和处理。HTSeq-count的输出格式包括每行一个基因和其对应的计数,并且支持添加基因名称和属性到结果中。

优化HTSeq-count的内存管理,选择适合特定任务的Python库,了解文件格式等,能够提高其性能。熟练使用HTSeq-count需要深入了解其参数和使用方法,才能得到准确和高效的结果。