OrhtoMCL 使用方法

OrthoMCL的使用分13步进行，如下：

1. 安装和配置数据库

Orthomcl可以使用Oracle和Mysql数据库，而在这里只介绍使用Mysql数据库。
修改配置文件/etc/my.cnf，对Mysql进行如下配置：

1. 设置InnoDB_sort_buffer_size的值为可用内存的一半；
2. 设置InnoDB_max_sort_file_size为orthomclBlastParser程序生成文件similarSequences.txt的5倍大小；
3. 软件的说明文档中设置read_buffer_size的值为???,但是设置为3个问号或1个问号，则mysql启动不了。我将其设置为2000M。

2. 安装mcl软件

mcl，即Markov Clustering algorithm，其最新的软件下载地址：http://www.micans.org/mcl/src/mcl-latest.tar.gz。下载后使用’./configure && make && make install’安装即可。

3. 安装并配置OrthoMCL软件

下载OrthoMCL软件（http://orthomcl.org/common/downloads/software/）后，解压缩后，其中包含文件夹:bin、config、doc、lib四个文件夹。
在一个工作目录中运行OrthoMCL，该目录包含数据文件和结果文件。将doc/OrthoMCLEngine/Main/orthomcl.config.template复制到工作目录中。该文件为OrthoMCL的配置文件，以使用mysql数据库为例，其中的内容如下：

dbVendor=mysql   #使用的数据库为mysql
dbConnectString=dbi:mysql:orthomcl   #使用mysql数据库中名为orthomcl的数据库
dbLogin=test    #数据库的用户名
dbPassword=123  #相应的密码
similarSequencesTable=SimilarSequences #
orthologTable=Ortholog
inParalogTable=InParalog
coOrthologTable=CoOrtholog
interTaxonMatchView=InterTaxonMatch
percentMatchCutoff=50
evalueExponentCutoff=-5
oracleIndexTblSpc=NONE

4. 安装orthomcl数据库的表

首先，进入mysql数据库，新建一个名为orthomcl的数据库；然后，使用orthomclInstallSchema命令在数据库中创建一些表，这些表的名字则是orthomcl.config.template配置文件中指定的5个名称。

$ mysql -u test -p
mysql> create database orthomcl;
$ cp /opt/biosoft/orthomclSoftware-v2.0.9/doc/OrthoMCLEngine/Main/orthomcl.config.template .
$ orthomclInstallSchema orthomcl.config.template [log species]

orthomclInstallSchema命令后面不接参数则给出帮助文档。以上命令使用orthomcl.config.template配置文件中的设置生成了数据库中相应的表，如果加入方括号中的内容，则会生成日志文件log，生成的表后缀都是species。

5. 创建orthomcl的输入文件

orthomcl的输入文件为fasta格式文件，但是fasta文件的序列名称要满足这样的要求：

>taxoncode|unique_protein_id
MHDR...
>hsa|sequence_1
MHDR...
>led|scaffold_1.1
MHDR...

序列名第一列是物种的代码，一般是3到4个字母；中间使用’|'符号隔开；第二列是蛋白质序列独一无二的id。
一般输入文件是fasta格式，其序列名由空格或’|'隔开，使用orthomclAdjustFasta程序，将fasta文件转换出兼容orthomcl的fasta文件

$ redun_remove protein.fasta > non_dun_protein.fasta
$ mkdir compliantFasta; cd compliantFasta
$ orthomclAdjustFasta led ../non_dun_protein.fasta 1

上述命令去除可变剪切的蛋白质序列；创建了文件夹compliantFasta；然后使用orthomclAdjustFasta命令选取了protein.fasta序列名的第一列作为输出的fasta文件的序列id;输出的文件为led.fasta.

6. 过滤序列

对compliantFasta文件夹中的序列进行过滤，允许的最短的protein长度是10，stop codons最大比例为20%；生成了两个文件goodProteins.fasta和poorProteins.fasta两个文件。

$ orthomclFilterFasta compliantFasta/ 10 20

compliantFasta只能过滤低质量的序列。而实际上最好还需要过滤掉可变剪切，只留取可变剪切中最长的蛋白质序列，这个需要自行解决。

7. 对goodProteins.fasta中的序列进行BLAST

下载最新版本的Blast+，和最新版本的OrthoMCL DB的protein序列，将OrthoMCL DB的protein序列加上gooProtein.fasta中的序列合到一起做成一个blast+的数据库。然后对基因组的蛋白质序列进行比对。

$ /opt/biosoft/ncbi-blast-2.2.28+/bin/makeblastdb -in orthomcl.fasta -dbtype prot -title orthomcl -parse_seqids -out orthomcl -logfile orthomcl.log
$ /opt/biosoft/ncbi-blast-2.2.28+/bin/blastp -db orthomcl -query goodProteins.fasta -seg yes -out orthomcl.blastout -evalue 1e-5 -outfmt 7 -num_threads 24

生成orthomcl的blast DB需要97秒左右；使用-outfmt 7生成带注释的表格结果，这一步需要很长时间了，取决于电脑的运算性能。我使用24个线程，每分钟运行约27.75条序列，大约7.2个小时，运行1.2万条protein序列的比对。
blast中使用了-seg yes表示使用seg程序来进行过滤，将那些影响比对结果的低复杂度区域过滤掉。blast生成的文件结果，从第1列到第12列分别是：query id, subject id, % identity, alignment length, mismatches, gap opens, q. start, q. end, s. start, q. end, evalue, bit score。

8. 处理Blast的结果

对上一步blast的结果进行处理，从而得到序列的相似性结果，以用于导入到orthomcl数据库中。compliantFasta文件夹中包含下载下来的OrthoMCL DB的所有蛋白质数据的文件orthomcl.fasta.

$ grep -P "^[^#]" orthomcl.blastout > blastresult
$ orthomclBlastParser blastresult compliantFasta > similarSequences.txt
$ perl -p -i -e 's/	(w+)(|.*)orthomcl/	$1$2$1/' similarSequences.txt
$ perl -p -i -e 's/0	0/1	-181/' similarSequences.txt

第一条命令将orthomcl.blastout中的注释行去掉，生成新的文件blastresult，不然再下一个命令中会报错的。

第二条命令生成文件similarSequences.txt，从第1列到第8列分别是：query_id, subject_id, query_taxon, subject_taxon, evalue_mant, evalue_exp, percent_ident, percent_match。值得注意的是subject_taxon是orthomclBlastParser读取的在compliantFasta文件夹中fasta文件的前缀，在此结果中，这一列则全是orthomcl。

第三条命令将subject_taxon修改为正确的分类名。

第四条命令修改evalue_mant, evalue_exp,将evalue为0修改为1e-181，这在后续步骤寻找pairwise relationships时候有要求。

9. 将similarSequences.txt载入到数据库中

生成的similarSequences.txt文件大小为83M，则修改/etc/my.cnf文件，在InnoDB_sort_buffer_size这一行上加一行‘InnoDB_max_sort_file_size = 424960’。数值是83M的5倍。然后运行：

$ orthomclLoadBlast orthomcl.config.template similarSequences.txt

10. 寻找成对的蛋白质

$ orthomclPairs orthomcl.config.template orthomcl_pairs.log cleanup=no

输入为数据库中的表SimilarSequences，和数据库的空表InParalog, Ortholog, CoOrtholog tables；输出为对这些空表的操作。故配置文件中的用户要有 update/insert/truncate权限。

11. 将数据从数据库中导出

$ orthomclDumpPairsFiles orthomcl.config.template

生成了一个文件mclInput和一个文件夹pairs；文件夹中包含3个文件coorthologs.txt，inparalogs.txt，orthologs.txt。

12. 使用mcl进行对pairs进行聚类

$ mcl mclInput --abc -I 1.5 -o mclOutput

13. 对mcl的聚类结果进行编号

$ orthomclMclToGroups led 1 < mclOutput > groups.txt

对聚类结果进行编号，依次为led1，led2, led3…

注意事项

第7步Blast，是整个过程中最关键的一步。有以下2点需要注意：

1. 数据库中的蛋白质序列数量：在OrthoMCL DB中选取和要分析的物种亲缘关系较近的几个物种的基因组，或下载其它公布的基因组，加上要分析的物种的基因组；使用这些基因组总体的蛋白质序列来构建Blast数据库。如果只是使用要分析的物种的蛋白质序列建数据库，则inparalogs文件中成对的序列实际上是paralogs，数目比真正的inparalogs要多很多。使用所有的OrthoMCL DB中的序列，第5版版含150个基因组，信息量太大，不使用几百个核的超算或计算机集群去运行，是很不现实的。

2. 对数据库中所有的蛋白质序列来使用blast比对到该数据库中得到结果。如果只是对要分析的物种进行Blast，则只能得到inparalogs的信息，而没有orthologs和coorthologs。

原文来自：http://www.hzaumycology.com/chenlianfu_blog/?p=1818