2021 9/30 追記
次世代シーケンサー（NGS）は、大規模なオミックスデータの大量並列収集を可能にするが、客観的なデータ品質のフィルタリングパラメータは不足している。プラットフォームが生成するPhred値は有用な指標ではあるが、塩基ごとのクオリティスコアを過大評価していることが明らかになっている。本著者らは、NGSデータのクオリティフィルタリングを効率化するために、経験に基づいた新しいアルゴリズムを開発した。このパイプラインでは、既知の配列モチーフを活用して、エラー率の経験的な推定、誤った塩基配列の検出、汚染されたアダプター配列の除去を可能にしている。モチーフを用いたエラー検出とクオリティフィルタリングの性能は、リードの圧縮率を用いてさらに検証されたが、これは偏りのない指標である。既知のモチーフが存在するリードエンドでのエラー率の上昇は、誤ったベースコールの伝播を伴うものだった。また、プールされたライブラリに固有の問題であるバーコードのスワッピングも効果的に軽減された。ngsComposerパイプラインは、アルゴリズムのベースとなる普遍的なコンセプトにより、様々なNGSプロトコルやプラットフォームに適している。
特徴（レポジトリより）
- 様々な種類のライブラリに対応した最初から最後までの完全なパイプライン
- 少ない依存関係(Python3とR)
- 習得が容易
- 可変長バーコードとデュアルインデックスをサポート
- リードごとにバッファシーケンスと品質フィルタをトリミング
- 複数のライブラリを含むプロジェクトディレクトリに対応
- 生物学者による（ユーザーフレンドリな）設計
インストール
macosでubuntuのdockerイメージを使ってテストした（python3.9, R4.1.1）。
依存
- Python3 version 3.5 or above
- R version compatible with the following required packackes: ggplot2
git clone https://github.com/bodeolukolu/ngsComposer.git
cd ngsComposer/
> python composer.py -h
# python composer.py -h
usage: composer.py [-h] -i I
##################################################
NGS-COMPOSER:
##################################################
version: 0.4.9
ngs-composer is an empirical, base-call filtering pipeline for preprocessing fastq libraries
basic usage: python3 composer.py -i <path_to_project_directory>
pipeline tools may be called individually from tools folder:
crinoid.py - qc stats
scallop.py - trimming
anemone.py - demultiplexing
rotifer.py - motif detection
porifera.py - adapter removal
krill.py - quality filtering
see https://github.com/ryandkuster/ngscomposer for full usage notes
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-i I the full or relative path to the project directory
テストラン
fastqとconf.pyを含むディレクトリを指定する。ggpot2がインストールされていない場合、初回ランで自動的にインストールされる。
python composer.py -i examples/project1/
conf.py（Config file）にはペアエンドかどうか、qcを行うか、どうかなどを書いていく。パラメータについては全てレポジトリで説明されている。
入力ファイル
パイプラインは対話モードで進行し、デフォルトのconfig設定ではステップの後に一時停止し、QCを行うかなどを選択できるようになっている。
出力
Demultiplexing、アダプタートリミングはオプションで、スキップすることもできる。最終的に、フィルタリングされたデータと、パイプラインで作成されたqc統計のみが保存される。
引用
ngsComposer: an automated pipeline for empirically based NGS data quality filtering
Ryan D Kuster, G Craig Yencho, Bode A Olukolu
Briefings in Bioinformatics, Published: 05 April 2021
