WES的CNV探究-conifer软件使用

Original jimmy 生信技能树 2022-06-07

conifer全称是COpy Number Inference From Exome Reads，发表于2012，目前(2017)已有近300的引用啦。软件本身下载即可使用，但是依赖一下python的包，比如 NumPy and PyTables packages，还有pysam 和matplotlib.

cd ~/biosoft
# http://conifer.sourceforge.net/download.html
mkdir conifer && cd conifer
wget https://downloads.sourceforge.net/project/conifer/CoNIFER%200.2.2/conifer_v0.2.2.tar.gz
tar zxvf conifer_v0.2.2.tar.gz
mkdir test && cd test
wget http://sourceforge.net/projects/conifer/files/sampledata.tar.gz
tar zxvf sampledata.tar.gz
wget http://sourceforge.net/projects/conifer/files/probes.txt
python -c "import numpy"
python -c "import tables"
# pip install pysam --user
python -c "import pysam"
python -c "import matplotlib"

因为这个软件就是设计给WES测序数据的，所以需要自行制作外显子的坐标记录文件，或者直接下载This file defines the chr:start-stop coordinates for the probes/targets in the exome capture。You can download the standard probe file used in Krumm et al. here. 软件有详细的使用教程：http://conifer.sourceforge.net/tutorial.html (但是对样本数量是有要求的哦)

首先把所有样本的bam文件转为RPKM表达量文件

python conifer.py rpkm \
--probes probes.txt \
--input sample.bam \
--output RPKM/sample.rpkm.txt

这个程序也是槽点满满，软件本身只提供了hg19版本的probes.txt文件，反正我各种自己制作都不符合要求，最后得到的每个外显子的RPKM都是几个亿，完全是一脸蒙圈。后来我干脆自己计算RPKM啦，代码如下：

bed=exon_probe.hg38.gene.bed
for bam in *bam
do
file=$(basename $bam )
sample=${file%%.*}
echo $sample
#export total_reads=$(samtools view -F 0x4 $bam | cut -f 1 | sort | uniq | wc -l)
export total_reads=$(samtools idxstats $bam|awk -F '\t' '{s+=$3}END{print s}')
echo The number of reads is $total_reads
bedtools multicov -bams $bam -bed $bed |perl -alne '{$len=$F[2]-$F[1];if($len <1 ){print "$.\t$F[4]\t0" }else{$rpkm=(1000000000*$F[4]/($len* $ENV{total_reads}));print "$.\t$F[4]\t$rpkm"}}' >$sample.rpkm.txt
done

上面那个exon_probe.hg38.gene.bed文件我是下载了CCDS文件制作的。

wget ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/CCDS/current_human/CCDS.20160908.txt
cat CCDS.20160908.txt |perl -alne '{/\[(.*?)\]/;next unless $1;$gene=$F[2];$exons=$1;$exons=~s/\s//g;$exons=~s/-/\t/g;print "$F[0]\t$_\t$gene" foreach split/,/,$exons;}'|sort -u |bedtools sort -i > exon_probe.grch38.gene.bed
sed 's/^/chr/g' exon_probe.grch38.gene.bed >exon_probe.hg38.gene.bed

不过作者给了测试就，是The sample data set of 26 RPKM files. Sample RPKM Files

Study	Exome Capture	N	Samples
HapMap	Nimblegen V1 (2009)	8	NA12878, NA15510, NA18507, NA18517, NA18555, NA18956, NA19129, NA19240
Autism Trios	Nimblegen V2 (2010)	18	6 Trios (Mother, Father, Proband)

这里就用这个测试数据来说明这个软件的用法吧，很明显，需要多个样本一起运行。

中间报错了，日志如下：

File "conifer.py", line 682, in <module>
args.func(args)
File "conifer.py", line 564, in CF_bam2RPKM
if not f._hasIndex():

简单谷歌了一下，发现了解决方案，需要修改那个conifer.py 程序，这么大一个bug作者居然不去修复，真奇怪。解决方案如下:

It's a very simple fix. Just change line 564 of conifer.py from:
if not f._hasIndex():
to
if not f.has_index():
Then it should work.

运行主程序

代码不复杂，就是WES的探针文件，加上转换好的RPKM文件即可。

cd ~/biosoft/conifer/test/
python ~/biosoft/conifer/conifer_v0.2.2/conifer.py analyze \
--probes ~/biosoft/conifer/test/probes.txt \
--rpkm_dir ~/biosoft/conifer/test/sampledata/RPKM_data/ \
--output analysis.hdf5 \
--svd 6 \
--write_svals singular_values.txt \
--plot_scree screeplot.png \
--write_sd sd_values.txt

call CNV

cd ~/biosoft/conifer/test/
python ~/biosoft/conifer/conifer_v0.2.2/conifer.py call \
--input analysis.hdf5 \
--output calls.txt

这里得到的calls.txt就是我们对这个WES项目的CNV分析结果啦

$ head calls.txt
sampleID chromosome start stop state
Trio2.fa chr1 196714946 196759357 del
NA18555 chr1 161483684 161640062 dup
NA15510 chr1 155226464 155261728 dup
Trio3.mo chr1 149398798 149760173 del
NA19240 chr1 110224430 110254970 dup
Trio3.fa chr10 46998880 47894049 dup
Trio3.fa chr10 47948713 48382260 dup
Trio4.fa chr10 124362280 124370763 dup
NA18956 chr10 124342115 124352111 del

可视化

cd ~/biosoft/conifer/test/
mkdir export_svdzrpkm/
python ~/biosoft/conifer/conifer_v0.2.2/conifer.py export \
--input analysis.hdf5 \
--output ./export_svdzrpkm/
## 需要自定义区域进行可视化
cd ~/biosoft/conifer/test/
python ~/biosoft/conifer/conifer_v0.2.2/conifer.py plot \
--input analysis.hdf5 \
--region chr#:start-stop \
--output image.png \
--sample sampleID
## 也可以一次性画出所有的图
cd ~/biosoft/conifer/test/
mkdir call_imgs/
python ~/biosoft/conifer/conifer_v0.2.2/conifer.py plotcalls \
--input analysis.hdf5
--calls calls.txt
--outputdir ./call_imgs/

figure解析

Legend/Explanation: X-axis: Exons/probes from the probes.txt file Y-axis: SVD-ZRPKM values for each exon. Red bars and line: SVD-ZRPKM values for each exon from the sample with the call (or highlighted sample). The smooth continuous line is simply a gaussian-smoothed representation of the SVD-ZRPKM values at each exon. Thin black in background: All other samples in the analysis (for comparison and simultaneous visualization purposes) Purple bars: Genes from the probes.txt file Black bar: If using the "plotcalls" command, this bar will indicate extent of call above threshold (--threshold) value.

其它软件

目前主流检测全基因组水平拷贝数变异（CNV）的平台主要是基因芯片，但是基因芯片一般来说检测的片段长度至少在10kb以上，另外对于特定区域的拷贝数，如DMD等，还可以使用MLPA平台，对于全外显子来说，其本身设计是用来检测点突变与indel的，由于实验与基因数据分析技术的局限，全外显子CNV分析有很高的假阳性，所以常规流程中并不包括全外显子CNV分析，可是在实际的科研与临床工作中，在排除了点突变与indel之后仍然找不到有意义的变异之后，分析CNV成为最后的希望。

基因检测与解读公众号的游侠推荐过相对比较靠谱的两款分析软件：XHMM与CODEX。

XHMM(exome hidden Markov model)软件由美国纽约西奈山医学院的Fromer等开发，发表于2012年10月的Am J Hum Genet杂志（PMID：23040492），XHMM的主要原理是：通过GATK的Depth of Coverage工具计算每个外显子的测序深度，然后PCA将不同样本的深度进行归一化，去除高变异的背景噪声，HMM算法训练数据分析哪些属于高深度区域，哪些属于低深度区域，最后拷贝数分析并得出基因型。

CODEX软件由宾夕法尼亚大学的Jiang Y等开发，发表于2015年3月的Nucleic Acids Res（PMID: 25618849）. CODEX的主要原理是：计算每个外显子的测序深度、比对率及GC含量，归一化每个样本的测序深度，Poisson片段化分析，最后计算每个样本的CNV。

因为暂时用不到，就不写教程了，反正学个软件，就是看readme罢了，想要用的好，就得把readme仔细读下去，并且看发表的文章。

我应该是还会写好几个不同的CNV-caller。

在大陆真的好坑，阅读原文有惊喜，但是是github链接，我现在来到了大陆，居然自己都打不开了！！！

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运行主程序

call CNV

可视化

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