star-fusion得到的融合基因结果还需要可视化哦

  • 2019 年 11 月 22 日
  • 筆記

我们多次在生信技能树公众号介绍 过star-fusion这个目前最好的针对RNA-seq测序数据找融合基因的软件：：最好用的融合基因查找工具终于正式发表了 ，还有一个踩过的坑需要注意：一个好像没有做任何改变的参数 但是关于融合基因的后续生物学介绍我们说的不够，现在就带领大家仔细理解一下star-fusion软件的结果！

我们的示例项目得到的结果，按照JunctionReadCount排序如下：

#FusionName    JunctionReadCount   SpanningFragCount  FGFR3--TACC3    773 1087  IGL-@-ext--PRAMENP    216 1343  IGL-@--PRAMENP    216 1343  IPO7--LINC02489    186 1724  PPFIA1--TSGA10IP    141 213  RNF121--COBL    125 6  [email protected]    121 0  [email protected]    121 0  IGL-@-ext--FLOT2    108 1  IGL-@--FLOT2    108 1

按照SpanningFragCount排序如下：

IPO7--LINC02489    186 1724  IGL-@-ext--PRAMENP    216 1343  IGL-@--PRAMENP    216 1343  FGFR3--TACC3    773 1087  NFKB2--AC025062.3    82  770  IGL-@-ext--PRAMENP    25  366  IGL-@--PRAMENP    25  366  FOXP1--IGL@-ext    9   345  FOXP1--IGL@-ext    28  345  FOXP1--IGL@-ext    27  345

其中FGFR3–TACC3这个融合基因事件我们比较熟悉了，就拿它为例子讲解如何理解这个融合现象， 首先查看具体信息：

FGFR3--TACC3    773 1087    ONLY_REF_SPLICE  FGFR3^ENSG00000068078.18    chr4:1806934:+  TACC3^ENSG00000013810.19    chr4:1735731:+  YES_LDAS    33.6089 GT  1.8892  AG  1.9656  # 下面的是FusionAnnotator (bundled with STAR-Fusion)注释结果的整合  ["Cosmic","ChimerPub","YOSHIHARA_TCGA","TumorFusionsNAR2018",  "ChimerKB","ChimerSeq","CCLE_StarF2019","TCGA_StarF2019",  "GUO2018CR_TCGA","Klijn_CellLines","INTRACHROMOSOMAL[chr4:0.05Mb]",  "LOCAL_REARRANGEMENT:+:[48117]"]

可以看到4号染色体的两个临近基因的融合

首先IGV可视化

得到的结果通常是需要可视化，如果我们单独的IGV可视化FGFR3基因如下：

如果我们单独的IGV可视化TACC3基因如下：

可以看到这两个基因都有点长， 我们的NGS测序也就100bp罢了，它们两个基因都是几十个Kb长度。所以这样是无法浏览融合事件的，需要采用高级工具，比如FusionInspector

然后使用FusionInspector仔细检查

它虽然说是star-fusion御用小工具，但不限于star-fusion的融合事件的检查，可以是其它一系列软件出来的融合基因结果，包括：Prada, FusionCatcher, SoapFuse, TophatFusion, DISCASM/GMAP-Fusion, STAR-Fusion, or other), 的检查。因为它的输入数据要求很简单，就是两个基因的融合关系，如下：

B3GNT1--NPSR1  ZNF709--DYRK1A  ZNF844--NCBP2  RBX1--HAPLN2  FAM180B--TRIM60  CASP9--ADCYAP1  HS3ST3A1--C1QTNF2  OPTC--AP000347.4  GRIA2--ZW10

运行FusionInspector工具：

conda install -c bioconda fusion-inspector    bin_star='~/biosoft/STAR-2.7.3a/bin/Linux_x86_64/STAR'  lib='~/biosoft/starFusion/db/GRCh38_gencode_v31_CTAT_lib_Oct012019.plug-n-play/ctat_genome_lib_build_dir/'  FusionInspector  --fusions SRR2016940_fusionList.txt   -O SRR2016940  --genome_lib $lib    --left_fq ~/clean/SRR2016940_1_val_1.fq.gz     --right_fq  ~/clean/SRR2016940_2_val_2.fq.gz   --out_prefix finspector   --vis

FusionInspector工具其实是一个打包好的流程，中间过程太多，而且大多数是perl代码，就不一一介绍了，其中最后居然是使用 create_fusion_report.py 这个python代码出报告。如果你没有安装 https://github.com/FusionInspector/fusion-reports 工具，就会报错：

cd ~/miniconda3/envs/rna/share/fusion-inspector-2.2.1-0/fusion-reports/  git clone https://github.com/FusionInspector/fusion-reports.git  pip install igv_reports    ~/miniconda3/envs/rna/share/fusion-inspector-2.2.1-0/fusion-reports/create_fusion_report.py   --html_template ~/miniconda3/envs/rna/share/fusion-inspector-2.2.1-0/util/fusion_report_html_template/igvjs_fusion.html   --fusions_json ~/fusion/FI/finspector.fusion_inspector_web.json   --input_file_prefix finspector   --html_output ~/fusion/FI/finspector.fusion_inspector_web.html

没有html报告问题不大，我们可以把数据文件载入到IGV自己进行可视化，需要下面的4个文件：

finspector.fa : the candidate fusion-gene contigs (if you copy things elsewhere, make sure to als copy the index file finspector.fa.fai)  finspector.bed : the reference gene structure annotations for fusion partners  finspector.junction_reads.bam : alignments of the breakpoint-junction supporting reads.  finspector.spanning_reads.bam : alignments of the breakpoint-spanning paired-end reads.

载入IGV即可，当然了，这个时候需要对IGV有一点认识才行！

如果要批量检验全部样本的star-fusion结果呢

就需要写自动化批量处理的脚本了。这个很难哦，感觉写出来了能看懂的也不多，就算了吧！需要认真学好linux，参考我在 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 设定的linux入门6个阶段 ，一般来说，每个阶段都需要至少一天以上的学习：

  • 第1阶段：把linux系统玩得跟Windows或者MacOS那样的桌面操作系统一样顺畅，主要目的就是去可视化，熟悉黑白命令行界面，可以仅仅以键盘交互模式完成常规文件夹及文件管理工作。
  • 第2阶段：做到文本文件的表格化处理，类似于以键盘交互模式完成Excel表格的排序、计数、筛选、去冗余，查找，切割，替换，合并，补齐，熟练掌握awk,sed,grep这文本处理的三驾马车。
  • 第3阶段：元字符，通配符及shell中的各种扩展，从此linux操作不在神秘！
  • 第4阶段：高级目录管理：软硬链接，绝对路径和相对路径，环境变量
  • 第5阶段：任务提交及批处理，脚本编写解放你的双手
  • 第6阶段：软件安装及conda管理，让linux系统实用性放飞自我

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