RNA-Seq质控工具RseQC安装使用

RSeQC软件包提供了许多有用的模块，可以全面评估高通量序列数据，尤其是RNA序列数据。一些基本模块快速检查序列质量、核苷酸组成偏差、PCR偏差和GC偏差，而RNA序列特定模块评估测序饱和度、映射读取分布、覆盖均匀性、链特异性、转录水平RNA完整性等。

1. 安装

RSeQC是python包，有很多模块：

bam2fq.py
bam2wig.py
bam_stat.py
clipping_profile.py
deletion_profile.py
divide_bam.py
FPKM_count.py
geneBody_coverage.py
geneBody_coverage2.py
infer_experiment.py
inner_distance.py
insertion_profile.py
junction_annotation.py
junction_saturation.py
mismatch_profile.py
normalize_bigwig.py
overlay_bigwig.py
read_distribution.py
read_duplication.py
read_GC.py
read_hexamer.py
read_NVC.py
read_quality.py
RNA_fragment_size.py
RPKM_count.py
RPKM_saturation.py
spilt_bam.py
split_paired_bam.py
tin.py

pip install RSeQC

2. bam_stat.py：统计BAM/SAM文件的比对情况

bam_stat.py -i test_rna_seq.bam

3. bam2fq.py: bam转fq

bam2fq.py -i test_rna_seq.bam  -o test_bam2fq_out

4. geneBody_coverage.py

#bed文件可以有gtf/gff文件转换而来。genomic features通常使用bed 或者gff文件表示，两者最基本的
#信息就是染色体或Contig的ID或编号、DNA的正负链信息以及在染色体上的起始和终止位置数值。两种文件的区#别在于，BED文件中起始坐标为0，结束坐标至少是1，GFF中起始坐标是1而结束坐标至少是1。把BED转成对应
#的GFF格式（仅保留两者相同信息）
# cat hg38.refGene.gtf|awk '{if ($3=="transcript") print $0}'>hg38.refTranscripts.gtf
# cat hg38.refGene.gtf|awk '{print $1,$4-1,$5-1,$12,$6,$7}'|tr -d ';' >hg38.bed# 下载基因model
# https://sourceforge.net/projects/rseqc/files/BED/Human_Homo_sapiens/# wget https://sourceforge.net/projects/rseqc/files/BED/Human_Homo_sapiens/hg38_RefSeq.bed.gz/ ./# 解压
gunzip hg38_RefSeq.bed.gz#注： 染色体编号要一致： 有的为 1 VS 有的为 chr1
# 下载的染色体编号以chr开头
sed -n 's/^chr//p' hg38_RefSeq.bed > hg38_RefSeq_2.bed  # 去除chr# 如果有多个bam文件
samtools test_merged_rna_seq.bam test1_rna_seq.bam test2_rna_seq.bam test3_rna_seq.bam
samtools sort test_merged_rna_seq.bam >test_merged_rna_seq.sorted.bam
samtools index test_merged_rna_seq.sorted.bamgeneBody_coverage.py -i test_merged_rna_seq.sorted.bam -r hg38_RefSeq_2.bed -o test_merged_geneBody_coverage
# 注：太慢了，有待改进！ （多线程，启用c代码）

5. bam2wig.py: bam转wig

# 下载染色体大小文件
wget http://hgdownload.soe.ucsc.edu/admin/exe/linux.x86_64/fetchChromSizes
bash fetchChromSizes hg38 > hg38.chrom.sizes# 注：bam文件中染色体编号没有chr
sed -n 's/^chr//p' hg38.chrom.sizes > hg38.chrom.sizes_2  # 去除chr samtools sort test_rna_seq.bam > test_rna_seq.sort.bam
samtools index test_rna_seq.sort.bam
bam2wig.py -i test_rna_seq.sorted.bam -s hg38.chrom.sizes_2 -o TestOut -u
# -u, --skip-multi-hits## wig转二进制的BigWig
#wget http://hgdownload.soe.ucsc.edu/admin/exe/linux.x86_64/wigToBigWig
#chmod +x wigToBigWig
#./wigToBigWig TestOut.wig hg38.chrom.sizes_2 TestOutBigWig.bw##bedGraph 转 bigwig
#wget http://hgdownload.soe.ucsc.edu/admin/exe/linux.x86_64/bedGraphToBigWig#./bedGraphToBigWig in.bedGraph chrom.sizes out.bw

6. clipping_profile.py ：计算截短核苷酸在读数上的分布

clipping_profile.py -i test_merged_rna_seq.sorted.bam -s "PE" -o out

7. inner_distance.py:计算reads对之间的内部距离

inner_distance.py -i test_merged_rna_seq.sorted.bam -o output -r hg38_RefSeq_2.bed

参考：
https://pythonhosted.org/RSeQC/#usage-information

https://cloud.tencent.com/developer/article/1771487?ivk_sa=1024320u

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