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使用featureCounts进行定量分析

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featuresCounts软件用于统计基因/转录本上mapping的reads数,也就是用于raw count定量。该软件不仅支持基因/转录本的定量,也支持exon, gene bodies, genomic bins, chromsomal locations等区间的定量。

官网如下

​​http://bioinf.wehi.edu.au/featureCounts/​​

featureCounts集成在subreads 软件中, 类似 word 和 office 的关系, subreads 这个软件也有对应的 R包​​Rsubreads​​。

featureCounts 需要两个输入文件:

  1. 比对产生的BAM/ SAM文件
  2. 区间注释文件

对于区间文件而言,支持以下两种格式

  1. GTF 格式
  2. SAF 格式

GTF格式在之前的文章中详细介绍过,这里看下SAF格式,示例如下

GeneID    Chr    Start    End    Strand
497097 chr1 3204563 3207049 -
497097 chr1 3411783 3411982 -
497097 chr1 3660633 3661579 -

就是​​\t​​分隔的5列文件,记录了基因的染色体上的区间和正负链信息。

在featureCounts 软件中,有两个核心概念:

  1. feature
  2. metafeature

​feature​​​指的是基因组区间的最小单位,比如​​exon​​​; 而​​metafeature​​​可以看做是许多的​​feature​​构成的区间,比如属于同一个gene的外显子的组合。

在定量的时候,支持对单个​​feature​​​ 定量(对外显子定量), 也支持对​​meta-feature​​ 进行定量(对基因进行定量)。

当reads 比对到2个或者以上的features 时,默认情况下,featureCounts在统计时会忽略到这部分reads, 如果你想要统计上这部分reads, 可以添加-O 参数,此时一条reads 比对到多个feature, 每个feature 定量时,都会加1,对于meta-features 来说,如果比对到多个features 属于同一个 meta-features(比如一条reads比对到了exon, 但这些exon 属于同一个gene), 则对于这个gene 而言,只会计数1次。

总之,不管对于feature 还是meta-feature, 只有比对多个不同的区间时,才会分别计数。

features 支持对单个样本定量,还支持对多个样本进行归一化。单个样本定量的用法如下

featureCounts 
-T 5 \
-t exon \
-g gene_id \
-a annotation.gtf \
-o counts.txt \
mapping.sam

多个样本归一化的用法如下

featureCounts \
-t exon \
-g gene_id \
-a annotation.gtf \
-o counts.txt \
library1.bam library2.bam library3.bam

​-a​​​参数指定的区间注释文件,默认是gtf格式;​​-T​​​参数指定线程数,默认是1;​​-t​​​参数指定想要统计的​​feature​​​的名称,取值范围是gtf 文件中的第3列的值,默认是exon;​​-g​​​参数  指定想要统计的​​meta-feature​​​的名称,取值范围参考gtf第9列注释信息,gtf的第9列为​​key=value​​​的格式,​​-g​​参数可能的取值就是所有的key, 默认值是gene_id。

输出的表达量文件内容示意如下

# Program:featureCounts v1.6.0; Command:"./featureCounts" "-T" "20" "-t" "exon" "-g" "gene_id" "-a" "hg19.gtf" "-o" "gene" "accepted_hits.bam"
Geneid Chr Start End Strand Length accepted_hits.bam
DDX11L1 chr1;chr1;chr1 11874;12613;13221 12227;12721;14409 +;+;+ 1652 0

​#​​​号开头的注释行,记录了运行的命令;​​Geneid​​​开头的行是表头,Geneid代表统计的meta-features的名称,​​Chr​​​,​​Start​​​,​​End​​​对应染色体上的位置,​​Strand​​代表正负链,由于一个基因有多个外显子构成,所以这里的染色体位置信息有多个,和外显子个数一一对应。

​Length​​ 该区间的长度,最后一列的表头是你的输入文件的名称,代表的是这个meta-feature的表达量。

这个软件最大的特点就是运行速度非常快,几分钟就可以运行完一个样本的定量。

·end·

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