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【基因组预测】braker2基因结构注释要点记录

作者:互联网

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记录下braker2的使用要点,以备忘记。

流程使用

braker2有很多流程,根据你的数据:组装的基因组、转录组、蛋白(同源,包括近缘或远缘)选择不同流程,官网有说明:
https://github.com/Gaius-Augustus/BRAKER

现在的动植物组装,大多数都含有以上三类数据吧,因此可选择如下流程,用公共数据库OrthoDB中的直系同源蛋白,根据自己的物种选择,有动物植物微生物等,如我选择植物就有300多万条序列。
image.png
作者指出,braker2并非证据越多越好,该流程还是不够稳定(尤其是对中小基因组)。

整个流程你可以分步,即分别预测转录组和蛋白数据,得到hints,再使用braker进行最终整合和预测。或者只对转录组或者蛋白数据进行预测。比如我先用ProtHint单独对OrthoDB进行预测,这样处理是很快的,三百多万条序列3-4小时即可跑完。最后得到的是prothint_augustus.gff可用于后续输入文件。

cat Rawdata/* >proteins.fasta
/ProtHint-2.6.0/bin/prothint.py genome.fa proteins.fasta --workdir test --threads 40

可参考:
https://github.com/gatech-genemark/ProtHint/tree/master/example
braker流程为:

braker.pl --cores 48 --species=test_orthodb-2 \
         --genome=genome.softmasked.fa \
         --softmasking
         --bam=A.bam,B.bam \
         --hints=prothint_augustus.gff \
         --etpmode \
         --gff3

作者建议用--softmasking 基因组

也可以将所有数据放到脚本中,一步到位。速度也还可以,调用了spaln和diamond等(运行时如果没找到相关软件路径,需要你export PATH临时指定一下),如:

export GENEMARK_PATH=/path/gmes_linux_64
export PATH=/path/gmes_linux_64/ProtHint/bin:/path/GUSHR:$PATH

braker.pl --cores 48 --species=test_orthodb-2 \
         --genome=genome.softmasked.fa \
         --softmasking
         --bam=A.bam,B.bam \
         --prot_seq=proteins.fa \
         --gff3

建议还是看官网吧,我描述的比较片面

另一个可能更实用的流程是:
image.png
可用genomeThreader预测近缘物种同源蛋白。速度会比较慢,不建议用exonerate,巨慢无比。

braker.pl --cores 48 --species=homodb \
         --genome=genome.softmasked.fa \
         --softmasking
         --bam=A.bam,B.bam \
         --prot_seq=proteins.fa \
         --prg=gth \
         --gff3

另外如果你想要预测UTR,braker得到的gtf/gff文件默认是没有这类信息的。则需要调用GUSHR,参数中添加--addUTR=on。最终得到的gushr.gtf即是包含了UTR的结果文件。

问题

braker还不是很成熟,运行过程中可能遇到各种问题。
这是官网的一些建议:

我个人的一些记录:

https://www.biostars.org/p/9464353/

https://github.com/Gaius-Augustus/BRAKER/issues/194

https://github.com/Gaius-Augustus/Augustus/issues/31

总之,braker2流程虽然使用简单(相对于evm,maker等),但它的结果还是差异很大的,预测的基因数目普遍较多。文章引用率还不是太高,使用需要谨慎。

仅尝试使用体验,后续待补充。

标签:braker,--,流程,基因组,Augustus,braker2,要点,bam,pl
来源: https://www.cnblogs.com/jessepeng/p/14806266.html