python转录组学

Python转录组学入门指南

转录组学是研究细胞转录产物（尤其是mRNA）的学科，是理解基因表达的重要工具。本文将教你如何使用Python进行转录组学分析。从数据获取到结果可视化，我们将逐步讲解每一个环节。

流程概述

下面是转录组学分析的基本流程：

flowchart TD
    A[数据获取] --> B[数据预处理]
    B --> C[比对]
    C --> D[定量]
    D --> E[差异表达分析]
    E --> F[可视化]

步骤详解

1. 数据获取

确保你手上有FASTQ格式的原始测序数据。数据可以来自公共数据库（如NCBI）或实验室。

2. 数据预处理

利用fastp工具对原始数据进行清洗，可以执行以下命令：

fastp -i input_R1.fastq -I input_R2.fastq -o cleaned_R1.fastq -O cleaned_R2.fastq

• -i：输入的第一组原始读取文件
• -I：输入的第二组原始读取文件
• -o：输出清洗后的第一组读取文件
• -O：输出清洗后的第二组读取文件

3. 比对

使用HISAT2工具将清洗后的读段比对到参考基因组，命令如下：

hisat2 -x reference_genome -1 cleaned_R1.fastq -2 cleaned_R2.fastq -S aligned.sam

• -x：参考基因组的索引文件
• -1：清洗后的第一组读取文件
• -2：清洗后的第二组读取文件
• -S：输出比对结果文件

4. 定量

使用featureCounts工具计算基因表达量：

featureCounts -a annotation.gtf -o gene_counts.txt aligned.sam

• -a：基因注释文件
• -o：输出基因表达量的文件

5. 差异表达分析

使用DESeq2 R包进行差异表达分析，首先，你需要将表达量数据导入R环境并安装DESeq2：

# 安装DESeq2包（如果尚未安装）
install.packages("DESeq2")

library(DESeq2) # 导入DESeq2包
countData <- read.table("gene_counts.txt", header=TRUE, row.names=1)
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData, colData, design=~condition)
dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds)

6. 可视化

在Python中使用matplotlib和seaborn进行可视化：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取差异表达结果
df = pd.read_csv('results.csv')

# 绘制火山图
plt.figure(figsize=(8,6))
sns.scatterplot(data=df, x='log2FoldChange', y='-log10(pvalue)', hue='significant')
plt.title('Volcano Plot of Differential Expression')
plt.show()

• sns.scatterplot：绘制散点图
• -log10(pvalue)：转换p值以便于可视化

erDiagram
    FASTQ {
        string id
        string sequence
    }
    SAM {
        string id
        string reference
    }
    gene_counts {
        string gene_id
        int count
    }
    results {
        string gene_id
        float log2FoldChange
        float pvalue
    }
    FASTQ ||--|| SAM : "转换为"
    SAM ||--|{ gene_counts : "计算"
    gene_counts ||--|| results : "生成差异表达"

结尾

本文为您展示了转录组学分析的基本流程以及相应的Python代码示例。通过这些步骤，您可以开始自己的转录组学分析之旅。请注意，实际操作中会遇到诸多具体问题，请积极查阅相关文献和在线资源，友好的社区也能提供不少帮助。祝您分析顺利！