seq2HLA如何利用RNA_seq數(shù)據(jù)進(jìn)行HLA分型

這篇文章給大家介紹seq2HLA如何利用RNA_seq數(shù)據(jù)進(jìn)行HLA分型，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

對于不同的HLA Allel來說，exon2和exon3 序列的差異性尤為明顯，很多的HLA 分型軟件都會(huì)根據(jù)這部分序列，整理出HLA Allel序列參考數(shù)據(jù)庫。

seq2HLA也采用了類似的策略，通過HLA不同Allel的exon2和exon3的序列，整理了一份HLA參考數(shù)據(jù)庫，通過將RNA_seq的reads與該數(shù)據(jù)庫比對，確定HLA分型結(jié)果，原理示意圖如下

迭代兩次，每次挑選出覆蓋度最高的Allel 作為分型結(jié)果。

seq2HLA采用python和R進(jìn)行開發(fā)，安裝過程較為簡單，直接下載源代碼即可，安裝過程如下

git clone https://github.com/TRON-Bioinformatics/seq2HLA
cd seq2HLA/

用法如下：

python seq2HLA.py -1 R1.fastq -2 R2.fastq -r test -p 10

-1和-2參數(shù)分別指定輸入的R1和R2端的fastq格式的序列; -r參數(shù)指定輸出文件名稱的前綴，-p指定線程數(shù)，主要是bowtie比對時(shí)的線程。

輸出文件非常多，詳細(xì)列表如下

test.ambiguity
test-ClassI-class.bowtielog
test-ClassI-class.expression
test-ClassI-class.HLAgenotype2digits
test-ClassI-class.HLAgenotype4digits
test-ClassII.bowtielog
test-ClassII.expression
test-ClassII.HLAgenotype2digits
test-ClassII.HLAgenotype4digits
test-ClassI-nonclass.bowtielog
test-ClassI-nonclass.expression
test-ClassI-nonclass.HLAgenotype2digits
test-ClassI-nonclass.HLAgenotype4digits

我們主要關(guān)注后綴為HLAgenotype4digits的結(jié)果文件，可以看到，同時(shí)體用了HLA Clas I 和 Class II 兩種類型基因的分型結(jié)果。以HLA I型基因的4位分型結(jié)果為例，文件內(nèi)容如下

#Locus Allele 1 Confidence Allele 2 Confidence
A A*02:65 0.008687167 A*02:65 NA
B B*39:05' 0.3821314 B*13:48 0.09848174
C C*08:02' NA C*08:02 NA

對于HlA  I型基因，給出了A, B, C 三個(gè)基因的分型結(jié)果，每個(gè)基因給出了兩個(gè)Allel, 對于每個(gè)Allel, 會(huì)給出對應(yīng)的打分值。

關(guān)于seq2HLA如何利用RNA_seq數(shù)據(jù)進(jìn)行HLA分型就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。