四 16

Annovar使用记录

Posted on 2015年4月16日 by ulwvfje

至于如何安装该软件，请见上一个教程

一．首先把snp-calling步骤的VCF文件转为annovar软件要求的格式

convert2annovar.pl -format vcf4 12.vcf >12.annovar

二．进行注释

命令行参数比较多，还是用脚本来运行

# define path

infolder=/home/jmzeng/hoston/diff

outfolder=$infolder

annovardb=/home/jmzeng/bio-soft/annovar/humandb

# start annotating

/home/jmzeng/bio-soft/annovar/annotate_variation.pl \

--buildver hg19 \

--geneanno \

--outfile ${outfolder}/12.anno \

${infolder}/12.annovar \

${annovardb}

三．输出结果解读

2.6M Apr 14 22:32 12.anno.exonic_variant_function

1.9K Apr 14 22:32 12.anno.log

1.3M Apr 14 22:32 12.anno.variant_function

重点是后缀为exonic_variant_function，这个文件对每一个vcf的突变都进行了注释。

这个结果就可以用来解析了，可以根据实验设计来找到自己感兴趣的突变。

第5.6列是染色体及pos坐标

第4列信息非常复杂，是突变的注释

第12列是测序深度，一般要大于20

我这里是先把注释文件转换成以下格式

location:chr1:874467 SAMD11:NM_152486:exon6:c.G478A:p.D160N

location:chr1:888639 NOC2L:NM_015658:exon9:c.A918G:p.E306E

location:chr1:888659 NOC2L:NM_015658:exon9:c.A898G:p.I300V

location:chr1:916549 PERM1:NM_001291367:exon2:c.T58C:p.W20R

location:chr1:949608 ISG15:NM_005101:exon2:c.G248A:p.S83N

location:chr1:980552 AGRN:NM_198576:exon13:c.G2266A:p.A756T

location:chr1:1114699 TTLL10:NM_001130045:exon4:c.G104A:p.R35Q

location:chr1:1158631 SDF4:NM_016176:exon4:c.T570C:p.D190D

location:chr1:1158631 SDF4:NM_016547:exon4:c.T570C:p.D190D

location:chr1:1164073 SDF4:NM_016176:exon2:c.C101T:p.A34V

然后比较两个文件，取不同的突变来格式化输出。

四 15

human已经被研究的snp竟然有一亿多个？

Posted on 2015年4月15日 by ulwvfje

我在NCBI里面下载了一个dbsnp_142数据库文件，发现它居然有2.5G的大小，我感到很不可思议，毕竟人的基因组也就3G，就30亿的碱基嘛。研究过的突然竟然有110,917,213 ,高达一亿个！！！

谁能给我解释一下呢！

而且人只有十万多个蛋白，2.2万多个基因！

jmzeng@ubuntu:/home/jmzeng/hoston/diff/snp$ wc -l dbsnp_142_chrom_id_rs
110917213 dbsnp_142_chrom_id_rs
jmzeng@ubuntu:/home/jmzeng/hoston/diff/snp$ tail dbsnp_142_chrom_id_rs
MT   16429   rs150751410
MT   16443   rs371960162
MT   16456   rs142662828
MT   16482   rs386419986
MT   16497   rs376846509
MT   16512   rs373943637
MT   16519   rs3937033
MT   16526   rs386829315
MT   16527   rs386829316
MT   16529   rs370705831
jmzeng@ubuntu:/home/jmzeng/hoston/diff/snp$ head dbsnp_142_chrom_id_rs
1   10108   rs62651026
1   10109   rs376007522
1   10139   rs368469931
1   10144   rs144773400
1   10150   rs371194064
1   10177   rs201752861
1   10177   rs367896724
1   10180   rs201694901
1   10228   rs143255646
1   10228   rs200462216

四 15

Vcf文件的突变ID号注释

Posted on 2015年4月15日 by ulwvfje

VCF是1000genome计划定义的测序比对突变说明文件，熟悉VCF文件的都知道，第三列是ID号，也就是说对该突变在dbsnp的数据库的编号。大多时候都是用点号占位，代表不知道在dbsnp的数据库的编号，这时候就需要我们自己来注释了。

其实，这是一个非常简单的事情，因为有了CHROM和pos，只要找到一个文件，就可以自己写脚本来映射到它的ID号，但是找这个文件比较困难，我也是搜索了好久才找到的。

http://varianttools.sourceforge.net/Annotation/DbSNP

这里面提到了最新版的数据库是dbSNP138

The default version of our dbSNP annotation is currently referring to dbSNP138 (using hg19 coordinates) as shown below. However, users can also retrieve older versions of dbSNP: db135, dbSNP129, dbSNP130, dbSNP131 and dbSNP132. The 129 and 130 versions use hg18 as a reference genome and 131, 132, 135 and later use hg19. The archived versions can be used by a variant tools project by referring to their specific names - for example: dbSNP-hg18_129.

所以我就换了关键词，终于搜的了

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/snp_summary.cgi?view+summary=view+summary&build_id=138

http://asia.ensembl.org/info/genome/variation/sources_documentation.html?redirect=no

SNP 138 database (232,952,851 million altogether).

有一个bioconductor包是专门来做snp过滤的

http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/VariantAnnotation.html

首先下载vcf文件。

nohup wget ftp://ftp.ncbi.nih.gov/snp/organisms/human_9606/VCF/00-All.vcf.gz &

这个文件很大，解压开是

如果大家对snp不了解，可以去查看它的各种介绍以及分类

http://moma.ki.au.dk/genome-mirror/cgi-bin/hgTrackUi?db=hg19&g=snp138

其实我这里本来有个hg19_snp141.txt文件，如下

1 10020 A - .

1 10108 C T .

1 10109 A T .

1 10139 A T .

1 10145 A - .

1 10147 C - .

1 10150 C T .

1 10177 A C .

1 10180 T C .

1 10229 A - .

还可以下载一些文件，如bed_chr_1.bed

chr1 175292542 175292543 rs171 0 -

chr1 20542967 20542968 rs242 0 +

chr1 6100897 6100898 rs538 0 -

chr1 93151988 93151989 rs546 0 +

chr1 15220328 15220329 rs549 0 +

chr1 203744004 203744005 rs568 0 +

chr1 23854550 23854551 rs665 0 -

chr1 53213656 53213657 rs672 0 +

chr1 173907422 173907423 rs677 0 -

当然还有那个ftp://ftp.ncbi.nih.gov/snp/organisms/human_9606/VCF/00-All.vcf.gz 18G的文件，是VCF格式

##fileformat=VCFv4.0

##fileDate=20150218

##source=dbSNP

##dbSNP_BUILD_ID=142

##reference=GRCh38

#CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER INFO

1 10108 rs62651026 C T . . RS=62651026;RSPOS=10108;dbSNPBuildID=129;SSR=0;SAO=0;VP=0x050000020005000002000100;WGT=1;VC=SNV;R5;ASP

所以这个文件就是我们想要的最佳文件，提取前三列就够啦

#CHROM POS ID

1 10108 rs62651026

1 10109 rs376007522

1 10139 rs368469931

1 10144 rs144773400

1 10150 rs371194064

1 10177 rs201752861

1 10177 rs367896724

1 10180 rs201694901

1 10228 rs143255646

1 10228 rs200462216

这样就可以通过脚本用hash把我们自己找到的hash跟数据库的rs编号对应起来啦

四 10

查找某个基因上面的snp位点

Posted on 2015年4月10日 by ulwvfje

进入网页 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/

其实就是http://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp 这个网页

可以看到这个基因上面发表的snp非常多，共有14893个。

每个突变的各种信息都很完全，比如第一个snp位点，它的ID是rs12516，在BRCA1基因上面。是17号染色体的43044391的碱基突变，在refseq数据库里面显示有两个NG，一个NC，还有五个NM都突变了，还有一堆XM就无所谓啦。

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/snp_ref.cgi?rs=12516

而且是有文献支持的，在1000genomes计划里面也有发表。而且是hg19和hg38里面是不同的坐标！

发表它的文献是 Associations between single nucleotide polymorphisms in double-stranded DNA repair pathway genes and familial breast cancer.

四 10

对snp进行注释并格式化输出

Posted on 2015年4月10日 by ulwvfje

前面我已经讲了如何用annovar来把vcf格式的snp进行注释，注释之后大概是这样的，每个snp位点的坐标，已经在哪个基因上面，都标的很清楚啦，。而且该突变是在哪个基因的哪个转录本的哪个外显子都一清二楚，更强大的是，还能显示是第几个碱基突变成第几个，同样氨基酸的突变情况也很清楚。

但是这样不是很方便浏览具体突变情况，所以我写了一个脚本格式化该突变情况。

理论上是应该要做出上面这个样子，突变氨基酸前后各12个氨基酸都显示出来，突变的那个还要标红色突出显示！但是颜色控制很麻烦，我就没有做。效果如下

实现这样的格式化输出有三个重点，首先是NM开头的refseq的ID号要转换为ensembl数据库的转录本ID号，还有找到该转录本的CDS序列，这个都需要在biomart里面转换，或者自己写脚本，然后就用脚本爬取即可！

代码如下

[perl]

open FH1,"NM2ensembl.txt";

while(<FH1>){

chomp;

@F=split;

$hash_nm_enst{$F[4]}=$F[1] if $F[4];

}

open FH2,"ENST.CDS.fa";

while($line=<FH2>){

chomp $line;

if ($line=~/>/) {$key = (split /\|/,$line)[1];}

else {$hash_nucl{$key}.=$line;}

}

open FH3,"ENST.protein";

while($line=<FH3>){

chomp $line;

if ($line=~/>/) {$key = (split /\|/,$line)[1];}

else {$hash_prot{$key}.=$line;}

}

open FH4,"raw.mutiple.txt";

$i=1;

while(<FH4>){

chomp;

@F=split;

@tmp=split/:/,$F[1];

/:exon(\d+):/;$exon=$1;

/(NM_\d+)/; $nm=$1;

$enst=$hash_nm_enst{$nm};

print "$i. $tmp[0] $F[0] the $exon -th exon(s) of $enst \n";

$i++;

$tmp[3]=~/(\d+)/;$num_nucl=$1;

$tmp[3]=~/>([ATCG])/;$mutation_nucl=$1;

$tmp[4]=~/(\d+)/;$num_prot=$1;

$sequence=$hash_nucl{$enst};

$num_up=3*$num_prot-39;

$out_nucl=substr($sequence,$num_up,75);

print "WT:$out_nucl\n ";

for(my $j=0; $j < (length($out_nucl) - 2) ; $j += 3)

{print ' ';print $codon{substr($out_nucl,$j,3)} ;print ' ';}

print "\n";

$mutation_pos=$num_nucl-$num_up-1;

substr($out_nucl,$mutation_pos,1,$mutation_nucl) if ((length $out_nucl) == 75 );

print "MU:$out_nucl\n ";

for(my $j=0; $j < (length($out_nucl) - 2) ; $j += 3)

{print ' ';print $codon{substr($out_nucl,$j,3)} ;print ' ';}

print "\n";

}

[/perl]

三 31

Ensembl数据库在线网页工具biomart简单教程

Posted on 2015年3月31日 by ulwvfje

这个工具主要是针对不会bioperl不会API调取数据的生信纯菜鸟准备的，主要是方便大家批量研究某些感兴趣的基因，需要准备的数据就是基因名或者基因的ID号，能从该网站获取的资料非常多，可以是关于你的输入的基因名的各种数据库有的信息。

http://www.ensembl.org/biomart/

第一步：选取数据库，我一般选取人的

第二步，选择上传数据的格式

这个下拉框里面可以选取很多种格式，你随便张贴进去哪一种格式的基因ID都可以，也可以把做好的ID文件上传进去，批量获取基因信息。

我这里输入的是几个免疫基因。

第三步，选择下载数据的格式

首先可以选择你上传的gene的可以转换的各种ID

然后可以选择你上传的gene的各种序列

可以选择的信息非常多，基本上可以想到的转换在这里都能做！！！

但是，始终没有脚本方便，只适合不太懂编程的菜鸟使用！

然后点击result即可，看到结果还可以导出成txt文档，点击右上角的GO即可

三 29

NGS QC Toolkit 对测序reads进行简单过滤

Posted on 2015年3月29日 by ulwvfje

这个软件其实我真心不需要讲些什么了，它的官网写的太好了，简直就是软件说明书的典范

http://www.nipgr.res.in/ngsqctoolkit.html

它列出了它的几个功能模块，还给出了下载地址，还给出了说明文档，下载压缩包，解压即可使用啦

更重要的是给出了测试数据和测试的结果，而且还专门测试了不同测序平台及不同的测序策略的使用说明

里面就是一些perl测序，其实自己都可以写的，分成了四大类。

其中统计的那个平均测序质量，我在前面仿写fastqc就写过，至于那个统计N50，更是生信常用的脚本。

但是大家可以看看这个perl程序来学perl语言，蛮不错的这些程序，都写的很标准。

比如那个TrimmingReads.pl

可以根据四个参数来选择性的对我们的原始reads进行过滤，当然很多其它的程序也有类似的功能，它的参数分别是铲掉5端的几个碱基或者3端的，或者根据测序质量来切除碱基，或者根据reads长度来取舍，都是挺实用的功能。但是我一般用LengthSort和DynamicTrim那两个程序，原因很简单，我老师是这样用的，所以我习惯了，哈哈

三 29

Samtools安装及使用

Posted on 2015年3月29日 by ulwvfje

一、下载安装该软件。

网上可以搜索到下载地址，解压之后make即可

一般都会报错

In file included from bam_cat.c:41:0:

htslib-1.1/htslib/bgzf.h:34:18: fatal error: zlib.h: No such file or directory

#include <zlib.h>

compilation terminated.

make: *** [bam_cat.o] Error 1

然后，居然就通过了，晕。有时候我实在是搞不定linux系统一些具体的原理，但是反正就是能用！学会搜索，学会试错即可。

直到两年后我才理解（linux下的软件安装需要指定路径，而且是自己有权限的路径，2016年11月23日10:12:11），比如安装下面的方式来安装软件：

mkdir -p ~/biosoft/myBin
echo 'export PATH=/home/jianmingzeng/biosoft/myBin/bin:$PATH' >>~/.bashrc
source ~/.bashrc
cd ~/biosoft
mkdir cmake && cd cmake
wget http://cmake.org/files/v3.3/cmake-3.3.2.tar.gz
tar xvfz cmake-3.3.2.tar.gz
cd cmake-3.3.2
./configure --prefix=/home/jianmingzeng/biosoft/myBin ## 这里非常重要
make
make install

但是有些电脑会报另外一个错

#include <curses.h>

compilation terminated.

make: *** [bam_tview_curses.o] Error 1

我也顺便解决一下，因为以前我的服务器遇到过，也是很纠结的。

sudo apt-get install libncurses5-dev

二．准备数据及使用，见我的snp-caling流程

http://www.bio-info-trainee.com/?p=439

samtools view -bS tmp1.sam > tmp1.bam

samtools sort tmp1.bam tmp1.sorted

samtools index tmp1.sorted.bam

samtools mpileup -d 1000 -gSDf ../../../ref-database/hg19.fa tmp1.sorted.bam |bcftools view -cvNg – >tmp1.vcf

因为这个软件都是与bwa和bowtie等能产生sam文件的软件合作才能使用。

其中这个软件参数还是蛮多的，但是常用的就那么几个，网上也很容易找到教程

简单附上一点资料

samtools是一个用于操作sam和bam文件的工具合集。包含有许多命令。以下是常用命令的介绍

1. view

view命令的主要功能是：将sam文件转换成bam文件；然后对bam文件进行各种操作，比如数据的排序(不属于本命令的功能)和提取(这些操作是对bam文件进行的，因而当输入为sam文件的时候，不能进行该操作)；最后将排序或提取得到的数据输出为bam或sam（默认的）格式。

bam文件优点：bam文件为二进制文件，占用的磁盘空间比sam文本文件小；利用bam二进制文件的运算速度快。

view命令中，对sam文件头部的输入(-t或-T）和输出(-h)是单独的一些参数来控制的。

Usage: samtools view [options] <in.bam>|<in.sam> [region1 [...]]默认情况下不加 region，则是输出所有的 region. Options:

-b output BAM 默认下输出是 SAM 格式文件，该参数设置输出 BAM 格式 -h print header for the SAM output 默认下输出的 sam 格式文件不带 header，该参数设定输出sam文件时带 header 信息 -H print header only (no alignments) -S input is SAM 默认下输入是 BAM 文件，若是输入是 SAM 文件，则最好加该参数，否则有时候会报错。

例子：

#将sam文件转换成bam文件$ samtools view -bS abc.sam > abc.bam$ samtools view -b -S abc.sam -o abc.bam

#提取比对到参考序列上的比对结果$ samtools view -bF 4 abc.bam > abc.F.bam #提取paired reads中两条reads都比对到参考序列上的比对结果，只需要把两个4+8的值12作为过滤参数即可$ samtools view -bF 12 abc.bam > abc.F12.bam #提取没有比对到参考序列上的比对结果$ samtools view -bf 4 abc.bam > abc.f.bam #提取bam文件中比对到caffold1上的比对结果，并保存到sam文件格式$ samtools view abc.bam scaffold1 > scaffold1.sam #提取scaffold1上能比对到30k到100k区域的比对结果$ samtools view abc.bam scaffold1:30000-100000 > scaffold1_30k-100k.sam #根据fasta文件，将 header 加入到 sam 或 bam 文件中$ samtools view -T genome.fasta -h scaffold1.sam > scaffold1.h.sam

2. sort

sort对bam文件进行排序。

Usage: samtools sort [-n] [-m <maxMem>] <in.bam> <out.prefix> -m 参数默认下是 500,000,000 即500M（不支持K，M，G等缩写）。对于处理大数据时，如果内存够用，则设置大点的值，以节约时间。-n 设定排序方式按short reads的ID排序。默认下是按序列在fasta文件中的顺序（即header）和序列从左往右的位点排序。

例子：

$ samtools sort abc.bam abc.sort$ samtools view abc.sort.bam | less -S

3.merge

将2个或2个以上的已经sort了的bam文件融合成一个bam文件。融合后的文件不需要则是已经sort过了的。

Usage: samtools merge [-nr] [-h inh.sam] <out.bam> <in1.bam> <in2.bam>[...] Options: -n sort by read names -r attach RG tag (inferred from file names) -u uncompressed BAM output -f overwrite the output BAM if exist -1 compress level 1 -R STR merge file in the specified region STR [all] -h FILE copy the header in FILE to <out.bam> [in1.bam] Note: Samtools' merge does not reconstruct the @RG dictionary in the header. Users must provide the correct header with -h, or uses Picard which properly maintains the header dictionary in merging.

4.index

必须对bam文件进行默认情况下的排序后，才能进行index。否则会报错。

建立索引后将产生后缀为.bai的文件，用于快速的随机处理。很多情况下需要有bai文件的存在，特别是显示序列比对情况下。比如samtool的tview命令就需要；gbrowse2显示reads的比对图形的时候也需要。

Usage: samtools index <in.bam> [out.index]

例子：

#以下两种命令结果一样$ samtools index abc.sort.bam$ samtools index abc.sort.bam abc.sort.bam.bai

5. faidx

对fasta文件建立索引,生成的索引文件以.fai后缀结尾。该命令也能依据索引文件快速提取fasta文件中的某一条（子）序列

Usage: samtools faidx <in.bam> [ [...]] 对基因组文件建立索引$ samtools faidx genome.fasta#生成了索引文件genome.fasta.fai,是一个文本文件，分成了5列。第一列是子序列的名称；第二列是子序列的长度；个人认为“第三列是序列所在的位置”，因为该数字从上往下逐渐变大，最后的数字是genome.fasta文件的大小；第4和5列不知是啥意思。于是通过此文件，可以定位子序列在fasta文件在磁盘上的存放位置，直接快速调出子序列。 #由于有索引文件，可以使用以下命令很快从基因组中提取到fasta格式的子序列$ samtools faidx genome.fasta scffold_10 > scaffold_10.fasta

6. tview

tview能直观的显示出reads比对基因组的情况，和基因组浏览器有点类似。

Usage: samtools tview <aln.bam> [ref.fasta] 当给出参考基因组的时候，会在第一排显示参考基因组的序列，否则，第一排全用N表示。按下 g ，则提示输入要到达基因组的某一个位点。例子“scaffold_10:1000"表示到达第10号scaffold的第1000个碱基位点处。使用H(左）J（上）K（下）L（右）移动显示界面。大写字母移动快，小写字母移动慢。使用空格建向左快速移动（和 L 类似），使用Backspace键向左快速移动（和 H 类似）。Ctrl+H 向左移动1kb碱基距离； Ctrl+L 向右移动1kb碱基距离可以用颜色标注比对质量，碱基质量，核苷酸等。30～40的碱基质量或比对质量使用白色表示；20～30黄色；10～20绿色；0～10蓝色。使用点号'.'切换显示碱基和点号；使用r切换显示read name等还有很多其它的使用说明，具体按？键来查看。

参考：samtools的说明文档：http://samtools.sourceforge.net/samtools.shtml

http://www.plob.org/2014/01/26/7112.html

三 26

阅读捕获测序文章并下载数据

Posted on 2015年3月26日 by ulwvfje

一．阅读文献找到SRP

该文献讲了单分子测序在医疗领域的一个应用，我感觉挺重要的，就分析了一下，然后下载了数据，准备处理一下。

Single-step capture and sequencing of natural DNA for detection of BRCA1 mutations

在NCBI查到该数据地址，并且用脚本下载即可

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/?term=SRP007097

下载之后的数据如下，共19个测序文件，都是200K左右大小，那两个一百多M的可能是下载错了

for i in {32..52}

wget ftp://ftp-trace.ncbi.nlm.nih.gov/sra/sra-instant/reads/ByRun/sra/SRR/SRR258/SRR2588$i/SRR2588$i.sra

Done

下载的19个数据，都是只有1万多条序列。

因为这些判断都是对BRCA1这个基因进行目标性测序，所以接下来需要对它们进行特殊的处理。

三 26

一个基因的生信之旅

Posted on 2015年3月26日 by ulwvfje

感觉大家对很多生物信息学的术语都不甚了解，我这里简单的从一个基因开始，扩展开来讲一讲生信数据库，及它相关的一些术语！

我要讲的基因是BRCA1，这是一个与乳腺癌以及卵巢癌都息息相关的基因。而BRCA1是它的英文缩写简称，也是通常学者们进行交流十它的名字。它的全称是breast cancer 1,每个基因都会有一个简称，比如下面这些，在human里面这些简称多大47732个，正常人都不会认识它们所有，只需要碰到了去数据库搜索即可，但是搞医疗健康的，必须熟悉癌症50基因。

这样的缩写简称其实弊端很多，单词毕竟是有限的，而且缩写也没有语义。所以NCBI给每个基因都定义了一个entrez ID号，是整数的排序，具体大家可以去看NCBI发的一篇文献，专门讲解了entrez ID号的好处。

1 A1BG

2 A2M

3 A2MP1

9 NAT1

10 NAT2

11 NATP

12 SERPINA3

13 AADAC

14 AAMP

这里我们来找一下我们的BRCA1这个基因在生物信息数据库里面的其它信息，在NCBI的ftp里面有一个文件是Homo_sapiens.gene_info里面包含着人类所以基因的全部信息

9606 首先这个基因在human上面的，而human被NCBI定义的taxid是9606

672 然后这个基因的被NCBI定义的entrez ID号是672

BRCA1 这个当然就是这个基因的英文缩写名称啦

- 这个表明这个基因在负链什么

这个可能是基因以前的名称，或者是在其它研究领域的一些名称。MIM:113705|HGNC:HGNC:1100|Ensembl:ENSG00000012048|HPRD:00218|Vega:OTTHUMG00000157426

这里面包含在它在其它数据库的信息，我们的NCBI用entrez ID号672来标识它，相应的ensembl数据用ensembl ID号ENSG00000012048来标识它，还有什么MIM数据库，HGNC数据库，Vega数据库我就不详细讲啦

17 17q21 这个说明它在human的17号染色体的位置信息

下面一堆都是这个基因的描述，它的功能等等。

breast cancer 1, early onset protein-coding BRCA1 breast cancer 1, early onset

O BRCA1/BRCA2-containing complex, subunit 1|Fanconi anemia, complementation group S|RING finger protein 53|breast and ovarian cancer susceptibility protein 1|breast and ovarian cancer sususceptibility protein 1|breast cancer type 1 susceptibility protein|protein phosphatase 1, regulatory subunit 53

20150201

这样我们就把好几个数据库给串起来了，也大致了解了一个基因的各种信息，但是，这样肯定是不够的。

接下来我们就不用BRCA1来称呼这个基因了，我们统一用NCBI定义entrez ID号672来称呼这个基因，当然用ensembl ID号ENSG00000012048也可以，它们都是比较通用的。

ENSG00000012048 672 这个基因在GO数据库里面可以找到67个功能信息，分别是以下

GO:0000151 GO:0000724 GO:0000724 GO:0000794 GO:0003677 GO:0003684 GO:0003713 GO:0003723 GO:0004842 GO:0005515 GO:0005634 GO:0005654 GO:0005694 GO:0005737 GO:0005886 GO:0006260 GO:0006281 GO:0006301 GO:0006302 GO:0006302 GO:0006349 GO:0006357 GO:0006359 GO:0006633 GO:0006915 GO:0006974 GO:0006978 GO:0007059 GO:0007098 GO:0008270 GO:0008274 GO:0008630 GO:0009048 GO:0010212 GO:0010575 GO:0010628 GO:0015631 GO:0016567 GO:0016874 GO:0019899 GO:0030521 GO:0030529 GO:0031398 GO:0031436 GO:0031572 GO:0031625 GO:0035066 GO:0035067 GO:0042127 GO:0042981 GO:0043009 GO:0043234 GO:0043627 GO:0044030 GO:0044212 GO:0045717 GO:0045739 GO:0045766 GO:0045892 GO:0045893 GO:0045893 GO:0045944 GO:0045944 GO:0046600 GO:0050681 GO:0051571 GO:0051572 GO:0051573 GO:0051574 GO:0051865 GO:0070512 GO:0070531 GO:0071158 GO:0071356 GO:0071681 GO:0085020 GO:1902042 GO:2000378 GO:2000617 GO:2000620

由于GO太多了，我简单讲几个

ubiquitin ligase complex

double-strand break repair via homologous recombination

condensed nuclear chromosome

DNA binding

damaged DNA binding

transcription coactivator activity

RNA binding

ubiquitin-protein transferase activity

protein binding

都是描述这个基因的功能的。

到这里我们大致了解了这个基因的功能，但是还不够。

然后可以查到它有一下6个转录本，都有二十多个外显子。

NR_027676

NM_007300

NM_007299

NM_007298

NM_007297

NM_007294

在hg19这个参考基因组的起始终止坐标，还有各个外显子的起始终止坐标都能找到。

41196311,41199659,41201137,41203079,41209068,41215349,41215890,41219624,41222944,41226347,41228504,41234420,41242960,41243451,41247862,41249260,41251791,41256138,41256884,41258494,41267742,41276033,41277198

41197819,41199720,41201211,41203134,41209152,41215390,41215968,41219712,41223255,41226538,41228631,41234592,41243049,41246877,41247939,41249306,41251894,41256278,41256973,41258550,41267796,41276132,41277340

http://asia.ensembl.org/Homo_sapiens/Gene/Summary?db=core;g=ENSG00000012048;r=17:43044295-43125483

在ensembl里面关于这个基因的描述如下。

breast cancer 1, early onset [Source:HGNC Symbol;Acc:HGNC:1100]

BRCC1, FANCS, PPP1R53, RNF53

Chromosome 17: 43,044,295-43,125,483 reverse strand.

chromosome:GRCh38:CM000679.2:43044295:43125483:1

This gene has 29 transcripts (splice variants), 63 orthologues, is a member of 4 Ensembl protein families and is associated with 11 phenotypes.

RefSeq Gene ID 672

Uniprot identifiers: P38398

而且ensembl里面可以可视化这个基因的所有信息。

然后简单检索一下关于这个BRCA1基因的文献发表状况，居然多达2111篇文献，看来这个基因很火呀！！！

awk '{if ($1==9606 && $2==672) print }' gene2pubmed |wc

9606 672 1676470

9606 672 2001833

9606 672 2270482

9606 672 4506230

9606 672 7481765

9606 672 7545954

9606 672 7550349

9606 672 7795652

9606 672 7894491

9606 672 7894492

第三列1676470等编号是pubmed数据库的文献编号，可以直接找到关于这个基因的文献发表情况。

而直接在NCBI的pubmed数据库里面可以搜到多达11339篇文献。

esearch -db pubmed -query 'BRCA1'

Esearch这个程序是NCBI提供的，挺好用的，希望大家可以熟悉一下。

esearch -db pubmed -query 'BRCA1' | efetch -format docsum | xtract -pattern DocumentSummary -present Author -and Title -element Id -first "Author/Name" -element Title >BRCA1.pubmed

用这个代码，可以找到所有关于这个BRCA1基因的文献的作者及标题，这样可以统计在这个基因领域的研究者最出名的是谁。

至于这个基因的序列，及其转录本翻译的蛋白我就不列了，太长了，而且占位子

三 25

人为创造几个测序数据然后用soap组装成基因组

Posted on 2015年3月25日 by ulwvfje

这里我选取酵母基因组来组装，以为它只有一条染色体，而且本身也不大！

这个文件就4.5M，然后第一行就是序列名，第二列就是序列的碱基组成。共4641652个碱基。

我写一个perl程序来人为的创造一个测序文件

这样我们的4.5M基因组就模拟出来了486M的单端100bp的测序数据，而且是无缝连接，按照道理应该很容易就拼接的。

/home/jmzeng/bio-soft/SOAPdenovo2-bin-LINUX-generic-r240/SOAPdenovo-127mer

all -s config_file -K 63 -R -o graph_prefix 1>ass.log 2>ass.err

可以看到组装效果还不错哦，然后我模拟了一个测试数据，再进行组装一次，这次更好！

其实还可以模拟双端测序，应该就能达到百分百组装了。

但是由于我代码里面选取的是80在随机错开，所以我把kmer的长度设置成了81来试试看，希望这样可以把它完全组装成一条e-coli基因组。

/home/jmzeng/bio-soft/SOAPdenovo2-bin-LINUX-generic-r240/SOAPdenovo-127mer

all -s config_file -K 81 -R -o graph_prefix 1>ass.log 2>ass.err

但是也没有什么实质性的提高，虽然理论上是肯定可以组装到一起！

那我再模拟一个双端测序吧，中间间隔200bp的。

三 25

基因组组装软件SOAPdenovo安装使用

Posted on 2015年3月25日 by ulwvfje

一．下载并安装这个软件

下载地址进下面，但是下载源码安装总是很困难，我直接下载bin文件可执行程序。

解压进入目录

首先make

然后make install即可

安装总是失败，我也不知道怎么回事，懒得解决了。

直接去我老师那里把这个程序拷贝进来了。

https://github.com/aquaskyline/SOAPdenovo2/archive/master.zip

http://sourceforge.net/projects/soapdenovo2/files/SOAPdenovo2/bin/r240/SOAPdenovo2-bin-LINUX-generic-r240.tgz/download

http://sourceforge.net/projects/soapdenovo2/files/latest/download?source=files

也可以直接下载bin程序

二．准备测试数据

类似于这样的几个文库的左右两端测序数据。

我这里用一个小样本的单端数据做测试

三，参考命令

You may run it like this:

参考：http://www.plob.org/2012/07/06/2537.html

https://github.com/aquaskyline/SOAPdenovo2

总共就四个步骤，介绍如下。

./pregraph_sparse [parameters]

./SOAPdenovo-63mer contig [parameters]

./SOAPdenovo-63mer map [parameters]

./SOAPdenovo-63mer scaff [parameters]

i) preparing the pregraph. This step is similar to velveth for velvet.

ii) Determining contigs. This step is similar to velvetg for velvet.

iii) Mapping back reads on to contigs.

iv) Assembling contigs into scaffolds.

SOAPdenovo-63mer sparse_pregraph -s config_file -K 45 -p 28 -z 1100000000 -o outPG

SOAPdenovo-63mer contig -g outPG

SOAPdenovo-63mer map -s config_file -g outPG -p 28

SOAPdenovo-63mer scaff -g outPG -p 28

官网给出的步骤如下

这个命令还需要一个配置文件

max_rd_len=99 设置最大reads长度，具体情况具体定义

[LIB] 第一个文库数据

avg_ins=225

reverse_seq=0

asm_flags=3

rank=1

q1=runPE_1.fq

q2=runPE_2.fq

[LIB] 第二个文库数据

avg_ins=2000

reverse_seq=1

asm_flags=2

rank=2

q1=runMP_1.fq

q2=runMP_2.fq

也可以全部一次性的搞一个命令

all -s config_file -K 63 -R -o graph_prefix 1>ass.log 2>ass.err

我简单修改了一下参考博客的代码跟官网的代码，然后运行了我自己的代码

/home/jmzeng/bio-soft/SOAPdenovo2-bin-LINUX-generic-r240/SOAPdenovo-127mer

all -s config_file -K 63 -R -o graph_prefix 1>ass.log 2>ass.err

反正我也不懂，就先跑跑看咯

我选取的是7个单端数据，所以我的配置文件是

max_rd_len=500

[LIB]

avg_ins=225

reverse_seq=0

asm_flags=3

rank=1

p=SRR072005.fa

p=SRR072010.fa

p=SRR072011.fa

p=SRR072012.fa

p=SRR072013.fa

p=SRR072014.fa

p=SRR072029.fa

四．输出数据解读

好像我的数据都比较小，就7个三百多兆的fasta序列，几个小时就跑完啦

四个步骤都有输出数据

好像组装效果惨不忍睹呀！共86万的contig，50多万的scaffold

scaffolds>100 505473 99.60%

scaffolds>500 113523 22.37%

scaffolds>1K 48283 9.51%

scaffolds>10K 0 0.00%

scaffolds>100K 0 0.00%

scaffolds>1M 0 0.00%

这其实都相当于没有组装了，因为我的测序判断本来就很多是大于500的！

可能是我的kmer值选取的不对

Kmer为63跑出来的效果不怎么好，86万的contig，50万的scaffold的

Kmer为35跑出来的效果更惨，203万的contig，近60万的scaffold。

我觉得问题可能不是这里了，可能是没有用到那个20k和3k的双端测序库，唉，其实我习惯了illumina的测序数据，不太喜欢这个454的

感觉组装好难呀，业余时间搞不定呀，希望有高手能一起交流，哈哈，我自己再慢慢来试试。

三 24

solexaQA 对测序数据进行简单过滤

Posted on 2015年3月24日 by ulwvfje

一．下载该软件

http://solexaqa.sourceforge.net/index.htm

下载解压开

现在已经把它的三个功能整合到一起啦

之前是分开的程序，我主要用它的两个perl 程序，我比较喜欢之前的版本，所以下面的讲解也是基于这两个perl程序。

这两

个主要是对reads进行最大子串的截取

二．准备数据。

就是我们测序得到的原始数据。

第一个就是质量控制，一般是以20为标准，当然你也可以自己设定，该软件质控的原理如下：

使用默认的参数值(defaults to P = 0.05, or equivalently, Q = 13)

基本上就是取符合阈值的最大子串。

二：命令使用很简单一般使用DynamicTrim与LengthSort.pl就可以了

for id in *fastq

echo $id

perl DynamicTrim.pl -454 $id

done

for id in *trimmed

echo $id

perl LengthSort.pl $id

done

首先使用DynamicTrim.pl程序，非常耗时间

几个小时完毕之后

查看，产出文件如下

可以看到丢弃的不多，也就三五百M的

简单查看丢弃的，都是短的。

perl -lne '{print length if $.%4==2}' SRR1793918.fastq.trimmed.discard |head

用这个脚本查看，可知好像都是短于25个碱基的被舍弃掉了，这个参数可以调整的。

接下来就可以用这些数据进行数据分析了

三 24

旧版本blast详解

Posted on 2015年3月24日 by ulwvfje

其实我现在一般都用的是blast++了，也专门写了篇日志介绍它！

但是看到一些就的服务器上面只有blast，所以就搜了一些它的用法。

主要参考 http://www.bio.ku.dk/nuf/resources/BLAST_index.htm

很简单的两个步骤

首先建库formatdb -i Cad16_aa.fasta -p T -o F

就是把 Cad16_aa.fasta这个序列文件变成blast专用的库，-p选项中的T是代表蛋白库

然后就比对咯，比对程序有六个，需要用-p来选择

blastall -p blastx -d nr -i 19A.fa -o 19A.outm -v 1 -b 1 -m 8

上面这个命令就是选择了blastx这个比对程序，数据库是nr ，输入的查询序列是 19A.fa

然后我们输出格式的m8，这个格式很重要，我们还可以设置-a控制cpu数量，和-e控制阈值

BLAST programs
blastp	Protein query > Protein database
blastn	Nucleotide query > Nucleotide database
blastx	Nucleotide query > Protein database (via translated query)
tblastn	Protein query > Nucleotide database (via translated database)
tblastx	Nucleotide query > Nucleotide database (via translated query and database)

Formatting database for local BLAST
-	Show a list of all arguments.
-i	Input file(s) for formatting. Optional.
-p	Type of file [T/F]. T = protein, F = nucleotide. Default = T.
-o	Parse option [T/F]. T = Parse SeqId and create indexes, F = Do not parse or create indexes.

三 23

与hg19的突变相关的一些数据解释。

Posted on 2015年3月23日 by ulwvfje

http://statgenpro.psychiatry.hku.hk/limx/kggseq/download/resources/

这个网站收集了大部分资料，我们就用它的，如果它倒闭了，大家再想办法去搜索吧。

其实这些文件都是基于NCBI以及UCSC和ensembl数据库的文件用一些脚本转换而来的，都是非常简单的脚本。

首先我们看看humandb/hg19_refGene.txt 这个文件，总共2.5万多个基因的共5万多个转录本。

19 可能是entrez ID，但是又不像。

NM_001291929 参考基因名

chr11 染色体

89057521

89223909

89059923

89223852

17 89057521,89069012,89070614,89073230,89075241,89088129,89106599,89133184,89133382,89135493,89155069,89165951,89173855,89177302,89182607,89184952,89223774, 89060044,89069113,89070683,89073339,89075361,89088211,89106660,89133247,89133547,89135710,89155150,89166024,89173883,89177400,89182692,89185063,89223909,

NOX4 基因的英文简称，通俗名

cmpl

2,0,0,2,2,1,0,0,0,2,2,1,0,1,0,0,0,

然后我们看看hg19_snp141.txt这个文件

1 10229 A - .

1 10229 AACCCCTAACCCTAACCCTAAACCCTA - .

1 10231 C A .

1 10231 C - .

1 10234 C T .

1 10248 A T .

1 10250 A C .

1 10250 AC - .

1 10255 A - .

1 10257 A C .

1 10259 C A .

1 10291 C T .

1 10327 T C .

1 10329 ACCCCTAACCCTAACCCTAACCCT - .

1 10330 C - .

1 10390 C - .

1 10440 C A .

1 10440 C - .

1 10469 C G .

1 10492 C T .

1 10493 C A .

1 10519 G C .

1 10583 G A 0.144169

1 10603 G A .

1 10611 C G 0.0188246

1 10617 CGCCGTTGCAAAGGCGCGCCG -

里面记录了以hg19为参考的所有的snp位点。

585

ENST00000518655 基因的ensembl ID号

chr1 + 11873 14409 14409 14409

4 基因有四个外显子

11873,12594,13402,13660, 12227,12721,13655,14409, 在基因的四个外显子的坐标

DDX11L1 基因的通俗英文名

none none -1,-1,-1,-1,

CTTGCCGTCAGCCTTTTCTTT·····gene的核苷酸序列

三 23

用annovar对snp进行注释

Posted on 2015年3月23日 by ulwvfje

一、下载及安装软件

这个软件需要edu邮箱注册才能下载，可能是仅对科研高校开放吧。所以软件地址我就不列了。

它其实是几个perl程序，比较重要的是这个人类的数据库，snp注释必须的。

参考：http://annovar.readthedocs.org/en/latest/misc/accessory/

二，准备数据

既然是注释，那当然要有数据库啦！数据库倒是有下载地址

http://www.openbioinformatics.org/annovar/download/hg19_ALL.sites.2010_11.txt.gz

也可以用命令来下载

Perl ./annotate_variation.pl -downdb -buildver hg19 -webfrom annovar refGene humandb/

然后我们是对snp-calling流程跑出来的VCF文件进行注释，所以必须要有自己的VCF文件，VCF格式详解见本博客另一篇文章，或者搜索也行

http://vcftools.sourceforge.net/man_latest.html

三、运行的命令

首先把vcf格式文件，转换成空格分隔格式文件，自己写脚本也很好弄

perl convert2annovar.pl -format vcf

/home/jmzeng/raw-reads/whole-exon/snp-calling/tmp1.vcf >annovar.input

变成了空格分隔的文件

然后把转换好的数据进行注释即可

./annotate_variation.pl -out ex1 -build hg19 example/ex1.avinput humandb/

四，输出文件解读

三 23

Snp-calling流程（BWA+SAMTOOLS+BCFTOOLS）

Posted on 2015年3月23日 by ulwvfje

比对可以选择BWA或者bowtie，测序数据可以是单端也可以是双端，我这里简单讲一个，但是脚本都列出来了。而且我选择的是bowtie比对，然后单端数据。

首先进入hg19的目录，对它进行两个索引

samtools faidx hg19.fa

Bowtie2-build hg19.fa hg19

我这里随便从26G的测序数据里面选取了前1000行做了一个tmp.fa文件，进入tmp.fa这个文件的目录进行操作

Bowtie的使用方法详解见http://www.bio-info-trainee.com/?p=398

bowtie2 -x ../../../ref-database/hg19 -U tmp1.fa -S tmp1.sam

samtools view -bS tmp1.sam > tmp1.bam

samtools sort tmp1.bam tmp1.sorted

samtools index tmp1.sorted.bam

samtools mpileup -d 1000 -gSDf ../../../ref-database/hg19.fa tmp1.sorted.bam |bcftools view -cvNg - >tmp1.vcf

然后就能看到我们产生的vcf变异格式文件啦！

当然，我们可能还需要对VCF文件进行再注释！

要看懂以上流程及命令，需要掌握BWA，bowtie，samtools，bcftools，

数据格式fasta，fastq，sam，vcf，pileup

如果是bwa把参考基因组索引化，然后aln得到后缀树，然后sampe对双端数据进行比对

首先bwa index 然后选择算法，进行索引。

然后aln脚本批量处理

==> bwa_aln.sh <==

while read id

echo $id

bwa aln hg19.fa $id >$id.sai

done <$1

然后sampe脚本批量处理

==> bwa_sampe.sh <==

while read id

echo $id

bwa sampe hg19.fa $id*sai $id*single >$id.sam

done <$1

然后是samtools的脚本

==> samtools.sh <==

while read id

echo $id

samtools view -bS $id.sam > $id.bam

samtools sort $id.bam $id.sorted

samtools index $id.sorted.bam

done <$1

然后是bcftools的脚本

==> bcftools.sh <==

while read id

echo $id

samtools mpileup -d 1000 -gSDf ref.fa $id*sorted.bam |bcftools view -cvNg - >$id.vcf

done <$1

==> mpileup.sh <==

while read id

echo $id

samtools mpileup -d 100000 -f hg19.fa $id*sorted.bam >$id.mpileup

done <$1

三 21

Hg19基因组的分析

Posted on 2015年3月21日 by ulwvfje

下载地址我就不贴了，随便谷歌一下即可！

Genome Reference Consortium Human ---》 GRCh3

Feb. 2009 (hg19, GRCh37)这个是重点

Mar 2006 assembly = hg18 = NCBI36.

May 2004 assembly = hg17 = NCBI35.

July 2003 assembly = hg16 = NCBI34

以前的老版本就不用看啦，现在其实都已经有hg38出来啦，GRCh38 (NCBI) and hg38(UCSC)

参考：http://age.wang.blog.163.com/blog/static/119252448201092284725460/

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/genome/assembly/grc/human/

人的hg19基因组是3G的大小，因为一个英文字符是一个字节，所以也是30亿bp的碱基。

包括22条常染色体和X,Y性染色体及M线粒体染色体。

查看该文件可以看到，里面有很多的N，这是基因组里面未知的序列，用N占位，但是觉得部分都是A.T.C.G这样的字符，大小写都有，分别代表不同的意思。

然后我用linux的命令统计了一下里面这个文件的行数，

perl -lne 'END { print $. }' hg19.fa

awk 'END { print NR }' hg19.fa

wc -l hg19.fa

然后我写了一个脚本统计每条染色体的长度，42秒钟完成任务！

看来这个服务器的性能还是蛮强大的，读取文件非常快！

[perl]

while(<>){

chomp;

if (/>/){

if (exists $hash_chr{$key} ){

$len = length $hash_chr{$key};

print "$key => $len\n";

}

undef %hash_chr;

$key=$_;

}

else {

$hash_chr{$key}.=$_;

}

[/perl]

然后我用seed统计了一下hg19的词频（我不知道生物信息学里面的专业描述词语是什么）

我的程序耗费了42分钟才跑完，感觉我写的程序应该是没有问题的，让我吃惊的是总共竟然只有105万条独特的10bp短序列。然后我算了一下4的10次方，(⊙o⊙)…悲剧，原来只有1048576，之所以出现这种情况，是因为里面有N这个字符串，不仅仅是A.T.C.G四个字符。我用grep -v N seed10.txt |wc -l命令再次统计了一下，发现居然就是1048576，也就是说，任意A.T.C.G四个字符组成的10bp字符串短序列在人的基因组里面都可以找到！！！

然后我测试了一下，还是真是这样的，真是一个蛮有意思的现象。虽然我无法解释为什么，但是根据这个结果我们可以得知连续的A或者T在人类基因组里面高频出现，而连续的G或者C却很少！

如果我们储存这个10bp字符串的同时，也储存着它们在基因组的位置，那么就可以根据这个seed来进行比对，这就是blast的原理之一！

三 20

bowtie简单使用

Posted on 2015年3月20日 by ulwvfje

首先进入bowtie的主页，千万要谷歌！！！

http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/index.shtml

主页里面有下载链接，也有索引文件，当然索引文件只有人类等模式生物

下载之后是个压缩包，解压即可使用

可以看到绿色的就是命令，可以添加到环境变量使用，也可以直接用全路径使用它！！！

然后example文件夹里面有所有的测试文件。

二、准备数据

我们就用软件自带的测试数据

三、运行命令

分为两步，首先索引，然后比对！！！

索引，bowtie2-build your-fastq-file.fa your-index-name

然后你的目录就产生了六个索引文件，我给索引取名是tmp，你们可以随便取名字

然后比对，分两种，一是单端测序数据，二是双端数据

重点参数的-x 和 –S ，单端是-U 双端是-1 -2

Bowtie –x tmp –U reads.fa –S hahahhha.sam

Bowtie –x tmp -1 reads1.fa -2 reads2.fa –S hahahha.sam

四：输出文件解读

就是输出了sam文件咯，这个就看我的sam文件格式讲解哈

三 19

转录组-GO通路富集-WEGO网站使用

Posted on 2015年3月19日 by ulwvfje

一，所谓的网站，其实就是一个网页版的可视化软件接口而已

看看网站主页，看看它需要什么数据

http://wego.genomics.org.cn/cgi-bin/wego/index.pl

二，所需要的数据

1，human.all.go.entrez，需要自己制作，每个基因名entrez ID号，对应着一堆GO通路，人有两万多个基因，所以应该有两万多行的文件。

2，差异基因的GO通路，需要用cuffdiff得到差异基因名，然后用然后用脚本做成下面的样子。记住，上面的那个人类的背景GO文件也是一样的格式，基因名是entrez ID号，与GO通路用制表符隔开，然后每个基因所对应的GO直接用空格隔开。格式要求很准确才行。

三，上传数据，出图

点击plot画图即可，就可以出来了一个GO通路富集图

顺便贴上wego上传数据制作的几个脚本，脚本这种东西都很难看，随便意思一下啦，用一下脚本处理就可以得到wego需要上传的数据了

1，得到差异基因名，并且转换为entrez ID号
grep yes gene_exp.diff |cut -f 3 |sort -u >diff.gene.name
cat diff.gene.name ../Homo_sapiens.gene_info |perl -alne '{$hash{$_}=1;print $F[1] if exists $hash{$F[2]}}' |sort -u >diff.gene.entrez
2，根据找到的差异基因的entrez ID号来找到它的GO信号，输出文件给wego网站
cat diff.gene.entrez ../gene2go |perl -alne '{$hash{$_}=1;print "$F[1]\t$F[2]" if exists $hash{$F[1]}}' |perl -alne '{$hash{$F[0]}.="$F[1] "}END{print "$_\t$hash{$_}" foreach keys %hash}' >diff.gene.entrez.go
3，得到entrez ID号跟ensembl ID号的转换hash表
perl -alne '{if (/Ensembl:(ENSG\d+)/) {print "$1=>$F[1]"} }' Homo_sapiens.gene_info >entrez.ensembl
4，得到人类entrez ID的go背景
grep '^9606' gene2go |perl -alne '{$hash{$F[1]}.="$F[2] "}END{print "$_\t$hash{$_}" foreach sort keys %hash}' >human.all.go.entrez
5，把人类entrez ID的go背景转换成ensembl的go背景
cat entrez.ensembl human.all.go.entrez |perl -F"=>" -alne '{$hash{$F[1]}=$F[0];print "$hash{$F[0]}\t$F[1]" if exists $hash{$F[0]}}' >human.all.go.ensembl

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