딱히 인연이 없던 454 파일을 작업할 기회가 생겨서..
다음과 같이 스크립트를 좀 작성했습니다.
454에서 제공하는 Data analysis를 이용하지 않아서 좀 거시기합니다.
(Homopolymer trimming은 제공하지 못하고 있습니다. ㅎㅎ)
convertsff.py
SFF파일을 fastq 혹은 fasta, qual 파일로 변환하는 스크립트
fastq로 변환하는 경우 illumina 1.3/1.5+ score로 변환 됩니다.
biopython이 설치되어 있어야 합니다.
SFF_Filter.py
illumina 데이터와는 일단 길이가 차이가 나니.... ㅎㅎ
filtering 스크립트를 간단히 만들었습니다.
cutoff base quality와 cutoff read length는 사용자가 설정 할 수 있게 하였습니다. :)
그리고 N의 포함 정도와 cutoff base quality 포함 정도는 고갱님의 의견을 반영하여
박하지 않게 설정해서 fixed시켜 놨습니다.
맘대로 수정하셔도 무방합니다. :)
다만 더 좋은 옵션이나 방법으로 업데이트 하셨다면 공유를 해주시면 더더욱 감사드리겠습니다.
데이터 변환 및 필터링이 끝나고 나면
QC를 해봐야 겠죠?
좀 간단히 결과를 이쁘게 그려주는게 어디 없을까 하고 있었는데
prinseq라는 프로그램이 있어 잠시 사용해봤습니다.
사용방법은 어렵지 않아요~ :)
Base Quality가 Phred +33인 경우
perl prinseq-lite.pl -verbose -fastq <input.fq> -graph_data <output.gd> -out_good null -out_bad null
Base Quality가 Phred +64인 경우
perl prinseq-lite.pl -verbose -fastq <input.fq> -graph_data <output.gd> -phred64 -out_good null -out_bad null
Quality Check 결과물을 Html로 확인하는 경우
perl prinseq-graphs.pl -i <output.gd> -html_all -o <output_name>
Quality Check 결과물을 png로 확인하는 경우
perl prinseq-graphs.pl -i <output.gd> -png_all -o <output_name>
추후에 시간이되면
Data analysis 프로그램을 설치해서 작업하는 단계나 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다. 그리고 추가적으로 NGS QC toolkit을 사용해서 QC하는 것도..
S대 L모군이 찾아논건데 괜찮아보여서 테스트 해볼까 합니다.
Illumina 외에 454도 지원하고 제일 매력적인건 multi-thread를 지원한다는것!!
모 여하튼...
다음기회에~ :)
