可变剪切 | isoform | PSI | 单细胞 | suppa | salmon

2023年03月13日

没想到还能继续RNA splicing的分析，之前确实做了一些分析，但都是跑流程，结果分析有很大漏洞，最核心的就是没有对整体丰度做校正，L-HSCR本身就有更多的splicing。

这在毕业答辩的时候被看出来了，但要修改已经来不及了。

又接触了几个其他的sc call splicing的工具，发现都不如suppa好用，splicing的数据本身就比较复杂，如果API和工具再不开发好，那分析起来真实disaster。

配置环境

必须为salmon独创一个env，因为其需要最新的gcc lib文件库，直接修改base env的库太危险。

conda create --name splicing -c bioconda salmon

conda install -c bioconda gffread

salmon快速计算TPM

gffread -w cellranger.mm10.transcripts.fasta -g /home/zz950/reference/refdata-cellranger-arc-mm10-2020-A-2.0.0/fasta/genome.fa /home/zz950/reference/SUPPA2/cellranger.mm10.gtf

salmon index -t cellranger.mm10.transcripts.fasta -i cellranger.mm10.salmon.index

第一步：准备Splicing Events from gtf

python ~/softwares/SUPPA/suppa.py generateEvents -i cellranger.mm10.gtf -o cellranger.mm10.events  -e SE SS MX RI FL -f ioe

# 合并
awk '
    FNR==1 && NR!=1 { while (/^<header>/) getline; }
    1 {print}
' *.ioe > cellranger.mm10.events.ioe

第二步：准备fastq，从bam里提取GOI，超快

zcat *R1_001.fastq.gz > R1.fastq
zcat *R2_001.fastq.gz > R2.fastq

bamtofastq --nthreads=20 --locus=chr5:125017153-125179219 /home/zz950/tmpData/ApcKO_cellranger/cellranger_report/D21_report/outs/gex_possorted_bam.bam D21_fastq

第三步：快速比对，得到transcript TPM

index=/home/zz950/reference/salmon/cellranger.mm10.salmon.index
salmon quant -i $index  -l ISF --gcBias -1 /home/zz950/tmpData/ApcKO_cellranger/psi/test/WT2_report_0_1_HF2HJDRX2/R1.fastq -2 /home/zz950/tmpData/ApcKO_cellranger/psi/test/WT2_report_0_1_HF2HJDRX2/R2.fastq -p 10 -o test_output

salmon quant -i $index  -l ISF --gcBias -1 /home/zz950/tmpData/ApcKO_cellranger/psi/D21_fastq/D21_report_0_1_HF2HJDRX2/R1.fastq -2 /home/zz950/tmpData/ApcKO_cellranger/psi/D21_fastq/D21_report_0_1_HF2HJDRX2/R2.fastq -p 10 -o D21

第四步：SUPPA处理TPM得到PSI

python ~/softwares/SUPPA/multipleFieldSelection.py -i *_report/quant.sf -k 1 -f 4 -o iso_tpm.txt
Rscript ~/softwares/SUPPA/scripts/format_Ensembl_ids.R iso_tpm.txt
python ~/softwares/SUPPA/suppa.py psiPerEvent -i /home/zz950/reference/SUPPA2/cellranger.mm10.events.ioe -e iso_tpm_formatted.txt -o Apc_D21

详细脚本参考下面。

需要升级的地方，从10x bam里提取出特定meta cell的PSI，这样分析就很fancy，单细胞的数据真的很rich，可以做的分析太多了！！！

参考：SICILIAN

suppa2继续测试，这个软件真的非常好用，速度很快、文档清晰、使用方便。

suppa核心文件:

https://github.com/comprna/SUPPA
~/references/SUPPA2/ref/hg19
Homo_sapiens.GRCh37.75.formatted.gtf
ensembl_hg19.events.ioe

分析步骤小结：

用salmon快速比对，reference是转录本fasta文件，得到的是每个转录本的TPM；
根据gtf文件构建AS events，分类清晰，主流标准【science paper为证】；
根据suppa自己的算法，由TPM矩阵和AS events得到每个AS event的PSI矩阵；

算法清晰，就是TPM的比值，PSI也是比值

AS event阐述清晰，格式明确

举例：

# 一个AF event
# ENSG00000011304;AF:chr19:797452:797505-799413:798428:798545-799413:+
# PSI的计算方法
# ENST00000394601 ENST00000394601,ENST00000587094

可视化：toolTesting/AS_and_isoforms_checking.ipynb

关于方向：

目前AS event里的skipping和exon都搞明白，没有歧义了，那方向呢？怎么确定哪个isoform是我计算的那个PSI的分子？【非常重要】

看AS event的定义，第一个就是分子：ENST00000394601 ENST00000394601,ENST00000587094

ENST00000394601特有的那个exon就是分子，在画kartoon图的时候应该放在下面。

ggplot画gene structure和alternative splicing | ggbio | GenomicFeatures

至此，AS分析的所有细节已经全部明确，感受一下数据之美！

在测试的一个工具：SUPPA2

https://github.com/comprna/SUPPA

SUPPA2 tutorial

SUPPA2: fast, accurate, and uncertainty-aware differential splicing analysis across multiple conditions - 2018

测试代码：

salmon快速比对，得到exon TPM

source activate splicing
salmon index -t  gencode.v37.transcripts.fa  -i   gencode.v37.transcripts.salmon.index
salmon index -t hg19_EnsenmblGenes_sequence_ensenmbl.fasta -i Ensembl_hg19_salmon_index

# source activate splicing

# hg38
index=~/references/SUPPA2/ref/GRCh38/gencode.v37.transcripts.salmon.index/
# hg19
# index=~/references/SUPPA2/ref/hg19/Ensembl_hg19_salmon_index/

for i in `ls merged.fastq/*.list0*`
#for i in `ls merged.fastq/{IMR90.list*,17C8.list*}`
do
        echo $i &&\
        cut -d, -f2 $i | xargs zcat > ${i}_1.fastq &&\
        cut -d, -f3 $i | xargs zcat > ${i}_2.fastq &&\
        # gzip fastq/${i}_1.fastq fastq/${i}_2.fastq &&\
        ~/softwares/anaconda3/envs/splicing/bin/salmon quant -i $index  -l ISF --gcBias -1 ${i}_1.fastq -2 ${i}_2.fastq -p 10 -o ${i}_output &&\
        rm ${i}_1.fastq ${i}_2.fastq &&\
        echo "done"
done

suppa后续分析

#####################################################
# suppa analysis
~/project/scRNA-seq/rawData/smart-seq/analysis/suppa/
# index folder
~/references/SUPPA2/ref/hg19/Ensembl_hg19_salmon_index/
# prepare annotation of AS events
python ~/softwares/SUPPA/suppa.py generateEvents -i Homo_sapiens.GRCh37.75.formatted.gtf -o ensembl_hg19.events -e SE SS MX RI FL -f ioe

awk '
    FNR==1 && NR!=1 { while (/^<header>/) getline; }
    1 {print}
' *.ioe > ensembl_hg19.events.ioe

# merge TPM
python ~/softwares/SUPPA/multipleFieldSelection.py -i merged.fastq/*_output/quant.sf -k 1 -f 4 -o iso_tpm.txt

# format the rowname
# error: non-unique values when setting 'row.names': ‘ENSG00000000003.15’, ‘ENSG00000000005.6’
# modify ~/softwares/SUPPA/scripts/format_Ensembl_ids.R
# ids <- unlist(lapply(rownames(file),function(x)strsplit(x,"\\|")[[1]][1]))
Rscript ~/softwares/SUPPA/scripts/format_Ensembl_ids.R iso_tpm.txt


# get PSI values
# hg19
python ~/softwares/SUPPA/suppa.py psiPerEvent -i ~/references/SUPPA2/ref/hg19/ensembl_hg19.events.ioe -e iso_tpm_formatted.txt -o HSCR_events
# hg38
python ~/softwares/SUPPA/suppa.py psiPerEvent -i ~/references/SUPPA2/ref/GRCh38/gencode.v37.all.events.ioe -e iso_tpm_formatted.txt -o HSCR_events

# error - skip some AS events
ERROR:psiCalculator:transcript ENST00000484026.6_PAR_Y not found in the "expression file".
ERROR:psiCalculator:PSI not calculated for event ENSG00000169100.14_PAR_Y;SE:chrY:1389727-1390192:1390293-1391899:-.

# PKM MX
ENSG00000067225;MX:chr15:72492996-72494795:72494961-72499069:72492996-72495363:72495529-72499069:-

# qPCR testing samples
IMR90.list 17C8.list

# PKM result
event     X17C8.list00_output     X17C8.list01_output     X17C8.list02_output     X17C8.list03_output     X17C8.list04_output     IMR90.list00_output     IMR90.list01_output     IMR90.list02_output     IMR90.list03_output     IMR90.list04_output
ENSG00000067225.19;MX:chr15:72200655-72202454:72202620-72206728:72200655-72203022:72203188-72206728:-   0.9220111807188586      0.9218209128593989      0.9369499000184589      0.9371596717647238      0.9437735074216145      0.9358327299524112      0.9162359515407531      0.9017577693324474      0.9236993945732118      0.9051320273934063

最好用最新的hg38的注释（genecode v37），否则AS数据会非常不全。

suppa这个工具还是不错的，AS的种类丰富，结果也比较靠谱。

发现一个课题组，已经在AS分析上做了大量的工作，值得学习。

VAST-TOOLS - GitHub
VastDB - An atlas of alternative splicing profiles in vertebrate cell and tissue types
Matt - A Unix toolkit for analyzing genomic sequences with focus on down-stream analysis of alternative splicing events

通过可视化工具了解的信息【不会可视化，你就永远都看不懂结果】：

junction：从一个exon的结束到另一个exon的起点，这就是一个junction，俗称跳跃点、接合点，因为这两个点注定要连在一起。

AS event：一个可变剪切的时间，如何定义呢，一个exon，以及三个junction即可定义，要满足等式相等原则，即一个exon的exclusion。

核心需求：

单细胞的整体PSI分析【whole genome】
单细胞、bulk的特定的exon的PSI value【outrigger】
target gene exon PSI value
单细胞、bulk的特定的exon的表达值

重点看：

index: Build a de novo splicing annotation index of events custom to your data

Google search：get PSI value for one exon【PSI值没那么好算，最好把它底层的逻辑搞懂】

PSI，非常简单明确，就是inclusion reads / (inclusion reads + exclusion reads)

inclusion reads比较明确，按single end来看，凡事比对到目标exon的reads都算作inclusion reads；

exclusion reads则没那么直接，不是所有的减去inclusion reads，而是跳过目标exon的reads，其他不相干的reads都不算；

FreePSI: an alignment-free approach to estimating exon-inclusion ratios without a reference transcriptome

https://github.com/JY-Zhou/FreePSI

SpliceSeq

http://projects.insilico.us.com/TCGASpliceSeq/faq.jsp

根据bulk RNA-seq或者single-cell RNA-seq来找isoform的类型。【难点：二代NGS的reads长度较短，可能无法成功组装出full-length的isoform。】

我们只需要关注junction read，基数即可。

junction read：在成熟mRNA中，测序的reads如果同时跨越了两个exon，则为junction read。

如何提取出junction read？【不靠谱，用outrigger，里面有个reads.csv文件】

/home/lizhixin/softwares/regtools/build/regtools junctions extract -r chr19:797075-812327 -s 0 UE.bam

自己写一个程序吧，用bedtools coverage这个功能。

bedtools coverage -a regions.bed -b reads.bam

spliceGraph

核心就是count reads，同时比对到两个点上。【这个不难，但是并不能说明问题】

samtools view -u -@ 2 UE.bam chr19:803636-803636 | less -S

必须鉴定出拼接两个exon的read，这样的才是有意义的证据，单纯的连接的数据并不实用【中间可能插入了很多个exon，连接≠拼接】。

cat gencode.v27.annotation.gtf | grep "\"PKM\"" | awk '{if($3=="exon")print $0}' > PKM.txt

samtools view -b -@ 2 23c9.bam chr19:797075-812327 > PTBP1.23c9.bam

参考：

Question: Count Junctions In A Sam/Bam File

junctions extract - RegTools

Question: How Many Reads In A Bam File Are Aligned To a Specific Region

posted @ 2021-03-01 02:10 Life·Intelligence 阅读(3132) 评论(0) 编辑收藏举报

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