加载中…MISO分析可变剪切
(2018-12-11 21:50:02) | 分类： 生物信息学 |
1:关于软件安装python的版本选择建议是2.7.9
2:MISO分析提供两种方法一种是基于外显子的分析思路，另一种基于转录本定量的思路，文中建议外显子的分析思路，且文中提供了两种思路的注释文件，基于外显子注释方法的gff文件下载地址（http://genes.mit.edu/burgelab/miso/annotations/ver2/miso_annotations_hg19_v2.zip）
3:基于外显子的分析思路如下图其中在分析的结果中会展现（0，1）与（1，0）的reads数目,如果一个基因对应三个isoforms那么就有了（0，1，0），（0，0，1），（1，0，0）怎么样很2进制吧
4:下载完gff3需要建立index，因为依据外显子的分析策略目前可以分为以下几种,因此建index也会建成5种类型分布建立index：
- Skipped exons (SE)
- Alternative 3’/5’ splice sites (A3SS, A5SS)
- Mutually exclusive exons (MXE)
- Retained introns (RI）
5:因为默认是单端测序，现在也接受双末端测序输入，但是需要计算插入片段和方差数值，计算方法如文中红色部分
#
Compute Psi values for control sample and knockdown
sample
miso --run mm9/pickled/SE data/control.bam --output-dir
SE/control/ --read-len 35 --paired-end 250 15
--use-cluster
miso --run mm9/pickled/SE data/knockdown.bam --output-dir
SE/knockdown/ --read-len 35 --paired-end 250 15
--use-cluster
##
分析完的结果是按照染色体输出的比较多，因此出个总表的方法
summarize_miso --summarize-samples SE/control/
SE/control/
summarize_miso --summarize-samples SE/knockdown/
SE/knockdown/
##
寻找差异表达的isoforms,目前只能是两两样本比较，不能是多个，不知道是不是可以把多个样本合并成一个是否可行
compare_miso --compare-samples SE/control/ SE/knockdown/
SE/comparisons/
##寻找完差异就是对差异结果进行过滤了，过滤的命令
ilter_events --filter
AML20_vs_ALL21.miso_bf --num-sum-inc-exc 10 --num-inc 1 --num-exc 1
--delta-psi 0.1 -
-bayes-factor 20
--output-dir filtered/
这过滤的参数可以参考：
--paired-end后面跟的参数是插入片段大小及其方差可以通过一下命令进行计算
exon_utils --get-const-exons
Mus_musculus.NCBIM37.65.gff --min-exon-size 1000 --output-dir
exons/
pe_utils --compute-insert-len sample.bam
Mus_musculus.NCBIM37.65.min_1000.const_exons.gff --output-dir
insert-dist/
参考文献
Iwai K, Yaguchi M, Nishimura K, et al.
Anti‐tumor efficacy of a novel CLK inhibitor via targeting RNA
splicing and MYC‐dependent vulnerability[J]. EMBO molecular
medicine, 2018, 10(6): e8289.
Li T, Liu Q, Garza N, et al. Integrative
analysis reveals functional and regulatory roles of H3K79me2 in
mediating alternative splicing[J]. Genome medicine, 2018, 10(1):
30.
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