【转录组入门】3：了解fastq测序数据

操作：需要用安装好的sratoolkit把sra文件转换为fastq格式的测序文件，并且用fastqc软件测试测序文件的质量

作业：理解测序reads，GC含量，质量值，接头，index，fastqc的全部报告，搜索中文教程

具体步骤

【1】SRA文件转换成fastq文件

-----单个文件转换

fastq-dump --gzip --split-3 -O outputdir -A file1.sra

-----多个文件批量转换

# 1、编写一个脚本  sra_to_fq.sh
for I in `seq 56 62`
do
    fastq-dump --gzip –split-3 -O ./fastq/ -A SRR35899${I}.sra
done


# --split-3：如果是双端测序数据，则输出两个文件，如果不是则只输出一个文件
# --gzip：输出格式为gzip的压缩文件（fastqc软件可以直接识别gzip压缩的文件）
# -A：accession序列号，输入的文件
# -O：outdir输出文件夹，指定输出路径

# 2、运行脚本
bash sra_to_fq.sh

【2】QC（测序质量分析）：多个文件批量进行

$ fastqc  -q  -t  4  -o  ./fastqc_result/  *.fastq.gz  &
# -t 8：调用8个核心
# -q ：安静运行，在运行过程中不会生成报告，只会在结束时将报告生成一个文件
# -o ../FastQC_result.raw/ ：文件输出位置，输出到当前文件夹下的FastQC_result 子目录中
# *. fq.gz：，输入文件：当前目录下所有名字中有“  .fq.gz  ”的文件

【3】查看QC结果

1、单个查看：鼠标双击打开html文件查看

2、批量查看：使用 moltiqc软件: moltiqc  *fastqc.zip

Fastqc结果报告关注重点：

  1）.basic statistics

  2）.per base sequence quality

  3）.per base sequcence content

  4）.adaptor content

  5）.sequence duplication levels

主要的几个指标是GC含量，Q20和Q30的比例以及是否存在接头（adaptor）、index以及其他物种序列的污染等。

质控软件：

   测序数据去掉接头：cutadapt

   删掉测序质量差的reads：fastx_trimmer

理论知识

高通量测序之所以能够能够达到如此高的通量的原因就是他把原来几十M，几百M，甚至几个G的基因组通过物理或化学的方式打算成几百bp的短序列，然后同时测序。

在测序过程中，机器会对每次读取的结果赋予一个值，用于表明它有多大把握结果是对的。从理论上都是前面质量好，后面质量差。并且在某些GC比例高的区域，测序质量会大幅度降低。

因此，我们在正式的数据分析之前需要对分析结果进行质控

fastq格式

Fastq格式是一种基于文本的存储生物序列和对应碱基（或氨基酸）质量的文件格式。最初由桑格研究所（Wellcome Trust Sanger Institute）开发出来，现已成为存储高通量测序数据的事实标准。

每条read由4行字符构成：

第一行：必须以@开头，后面跟着序列的唯一ID以及相关说明内容。

第二行：核酸序列，是有ATCGN字符组成。

第三行：“ ”开头，内容和第一行@后面的一样。

第四行：每个测序碱基质量，是用ASCII码来表示的，与第二行的字符数一致。

碱基质量得分与错误率的换算关系： Q = -10log10p（p表示测序的错误率，Q表示碱基质量分数） 

ASCII值与碱基质量得分之间的关系： Phred64 Q=ASCII转换后的数值-64 Phred33 Q=ASCII转换后的数值-33

  

第三行质量序列格式

目前illumina使用的碱基质量格式为phred+33, 和Sanger的质量基本一致。

Name	ASCII character range	Offset	Quality score type	Quality score range
Sanger, Illumina (versions 1.8 onward)	33–126	33	PHRED	0–93
Solexa, early Illumina (before 1.3)	59–126	64	Solexa	5–62
Illumina (versions 1.3–1.7)	64–126	64	PHRED	0–62

质控结果解读

总览

绿色表示“通过”，红色表示“未通过”，黄色表示“警告（不太好）”

Basic Statistics，基本的数据统计包括文件名，文件类型，编码形式，总的序列数，质量差的序列，序列平均长度，GC含量。

Per base sequence quality，各位置碱基质量，每个read各位置碱基的测序质量。

横轴碱基的位置，纵轴是质量分数，Quality score=-10log10p（p代表错误率），所以当质量分数为40的时候，p就是0.0001，质量算高了。

红色线代表中位数，蓝色代表平均数，黄色是25%-75%区间，触须是10%-90%区间（黄色和触须我不是特别明白）。若任一位置的下四分位数低于10或者中位数低于25，出现“警告”；若任一位置的下四分位数低于5或者中位数低于20，出现“失败，Fail”。

Per tile sequence quality，偏离度，检查reads中每一个碱基位置在不同的测序小孔之间的偏离度，蓝色代表偏离度小，质量好，越红代表偏离度越大，质量越差。

Per sequence quality scores，reads质量的分布，当峰值小于27时，警告；当峰值小于20时，fail。我的报告峰值在38。

Per base sequence content，碱基分布，对所有reads的每一个位置，统计ATCG四种碱基的分布，横轴为位置，纵轴为碱基含量，正常情况下每个位置每种碱基出现的概率是相近的，四条线应该平行且相近。当部分位置碱基的比例出现bias时，即四条线在某些位置纷乱交织，往往提示我们有overrepresented sequence的污染。本结果前10个位置，每种碱基频率有明显的差别，说明有污染。当任一位置的A/T比例与G/C比例相差超过10%，报'WARN'；当任一位置的A/T比例与G/C比例相差超过20%，报'FAIL'。

Per Sequence GC Content，reads 平均GC含量分布，统计reads的平均GC含量的分布。红线是实际情况，蓝线是理论分布（正态分布，均值不一定在50%，而是由平均GC含量推断的）。 曲线形状的偏差往往是由于文库的污染或是部分reads构成的子集有偏差（overrepresented reads）。形状接近正态但偏离理论分布的情况提示我们可能有系统偏差。偏离理论分布的reads超过15%时，报'WARN'；偏离理论分布的reads超过30%时，报'FAIL'。

 

Per base N content，各位置N的reads比率，当测序仪器不能辨别某条reads的某个位置到底是什么碱基时，就会产生“N”，统计N的比率。正常情况下，N值非常小。当任意位置的N的比例超过5%，报'WARN'；当任意位置的N的比例超过20%，报'FAIL'。

 

Sequence Length Distribution，reads长度分布，当reads长度不一致时报'WARN'；当有长度为0的read时报“FAIL”。 

Sequence Duplication Levels，统计不同拷贝数的reads的频率。测序深度越高，越容易产生一定程度的duplication，这是正常的现象，但如果duplication的程度很高，就提示我们可能有bias的存在。横坐标是duplication的次数，纵坐标是duplicated reads的数目，以unique reads的总数作为100%。下图中，大于10个重复的reads占总序列的20%以上，其他依次类推。当非unique的reads占总数的比例大于20%时，报'WARN'；当非unique的reads占总数的比例大于50%时，报'FAIL“。

Overrepresented sequences，一条序列的重复数，因为一个转录组中有非常多的转录本，一条序列再怎么多也不太会占整个转录组的一小部分（比如1%），如果出现这种情况，不是这种转录本巨量表达，就是样品被污染。这个模块列出来大于全部转录组1%的reads序列，但是因为用的是前200,000条，所以其实参考意义不大，完全可以忽略。

Adapter content，接头含量

 

Kmer content

 

一般而言RNA-Seq数据在sequence deplication levels 未通过是比较正常的。毕竟一个基因会大量表达，会测到很多遍

用FastQC检查二代测序原始数据的质量 | Public Library of Bioinformatics

https://www.plob.org/article/5987.html

用cutadapt软件来对双端测序数据取出接头

对数据进行QC的3个大方向：quality trimming, adapter removal, contaminant filtering.

1、用fastqc软件对数据进行检测，看有什么接头

接头查询地点：

在github可以查到：https://github.com/csf-ngs/fastqc/blob/master/Contaminants/contaminant_list.txt

或者：Download common Illumina adapters from   https://github.com/vsbuffalo/scythe/blob/master/illumina_adapters.fa

 

TruSeq Universal Adapter： AATGATACGGCGACCACCGAGATCTACACTCTTTCCCTACACGACGCTCTTCCGATCT

Illumina Small RNA 3p Adapter： 1 ATCTCGTATGCCGTCTTCTGCTTG

 

 

参考资料

HOPTOP转录组入门（三）：你懂质量控制吗？-转录组-生信技能树

http://www.biotrainee.com/thread-1831-1-1.html

转录组入门3-测序数据质量检查 | 分享自为知笔记

http://fbb84b26.wiz03.com/share/s/3XK4IC0cm4CL22pU-r1HPcQQ2irG2836uQYm2iZAyh1Zwf3_

PANDA姐的转录组入门(3):了解fastq测序数据

http://mp.weixin.qq.com/s/1eaNhzj1R5pQgn7uy8Y7OA

 (3)转录组之数据质控-转录组-生信技能树

http://www.biotrainee.com/thread-1913-1-1.html

转录组（3）：了解fastq测序数据 - 简书

https://www.jianshu.com/p/1e609d106377