QIIME2 출시(된지는 한달여정도... 지났지만..)
설치만 해두려고 qiime2 설치하다가 환경 설정이 꼬였는지
쓰고있던 qiime 1이 작동안해서 멘붕이 왔다는건 비밀;;; 빼고는
아직까지는 호감인 녀석!
여튼 이번 qiime2 출시하면서 변화를 준게 완전히 qiime 플랫폼을 만든듯..
통상적으로 사용하였던 파일 포맷이 아닌 아예 새롭게
qza/qzv를 만들어서 사용한다는... 음..
qiime2를 설치하지않은 사용자들을 위한 qza/qzv view사이트까지
(모하자는거지... 유료화로 바꿀건가)
그리고 CLI기반이 아닌 q2studio라는 GUI 인터페이스를 제공한다는
기쁜소식!! (인지 아닌지는 까봐야..)
GUI는 자동화하기 귀찮은데... 제길..
qiime1보다 report가 얼마나 세련되졌는 확인할 필요가 있고
그에 따라 유료화를 점쳐볼수도...
그러므로 나는 일단 소스 다운로드;;;;
수요일, 11월 02, 2016
16S rRNA Variable regions
 |
| Variable regions of the 16S ribosomal RNA. |
화요일, 10월 25, 2016
PacBio SMRT Portal 설치
우선 서버사양은 Dell Workstation인데
CPU대비 메모리가 풍족해서 아직 메모리로 문제가 된적은 없는
Ubuntu 16.04.1 LTS 로 생정보하는데 필요한 프로그램이 설치되어 있고
관련 라이브러리가 설치된 조건하에서
SMRT Portal 설치를 시도하였고 전혀 Error없이 설치!! :)
SMRT Analysis Download 페이지에서 하단의 run 파일 두개 다운로드
무조건 2개 모두 다운로드!!
설치필수파일: smrtanalysis_2.3.0.140936.run
패치파일: smrtanalysis-patch_2.3.0.140936.p5.run
다운로드 후에
smrtanalysis 유저와 동일한 이름의 유저그룹도 생성한 후 설치 진행하시면되겠습니다.
$su -l smrtanalysis
$bash smrtanalysis_2.3.0.140936.run -p smrtanalysis-patch_2.3.0.140936.p4.run --rootdir
/path/to/smrtanalysis
설치에 필요한 프로그램들 번들로 설치하고 기존에 mysql 서버 사용중이라도 영향을 미치지않게 포트도 별도로 사용합니다. tomcat의 경우는 기존에 설치되어 있는 서비스가 있다면 영향을 미칠지 명확하지는 않습니다.(아마 포트를 변경해서 영향이 최소화되도록 진행될것 같습니다.)
설치 후 localhost가 아닌경우 방화벽 포트 열어주시면 웹페이지로 접속하여
멋있는 SMRT portal home 화면을 보실수 있으실겁니다. :)
ufw allow [설치할때 보였던 port들]
참고문헌 [Installation SMRT Portal]
금요일, 10월 07, 2016
rRNA database 간단 비교
근래 microbiome데이터를 다루면서
16s rRNA db 사용에 대해서 확인을 하고자
데이터가 꽤나 많은 그리고 non-academic의 경우 fee도 지불하는 silva를 qiime의 default db인 greengene과 한번 비교를 해봤습니다.
rdp말고 왜 silva를 비교했느냐?
rdp는 qiime에서 사용가능한 format으로 데이터를 제공안해서
그냥 테스트로 하는건데 format 변환하는거마저 신경을 쓰기에는
좀 귀찮아서 qiime용 format을 제공하는 silva를 사용하였습니다.
모 별거 없습니다. ㅋ
위의 GreenGene는 qiime 설치시 함께 따라오는 기본 파일을 사용했고, silva는 silva측에서 qiime format으로 제공하는 데이터중 SSU 파일입니다.
리눅스에서 cut 명령어로 -d, -f 옵션을 사용해서 unique한것을 세어본것입니다.
GreenGene과 silva의 차이점은 GG는 archaea, bacteria만 있고, silva는 Eukaryota가 함께 있다는.. silva는 엄연히 따지자면 16s/18s를 모아놓은 것으로 생각하시면되겠습니다. :)
그리고 마지막에 Sum의 의미는 이 rRNA db를 이루는 classified/unclassified 되는 species(?)의 unique 개수입니다.
이 unique 개수가 많으면 좋을 것 같은 느낌이 본능적으로 딱 오죠?
근데 말입니다.
숫자가 크다고 다 좋은것일까요?
GG와 silva에서 큰 차이점이 GG의 경우 unclassified로 분류되는 항목은 딱 하나씩 포함되어 있습니다. (그 이유는 숙제~!!)
대신 silva에는 unclassified와 같은 부류인 아직 의미가 없는 즉 정보가 없는 항목들이 다수 포함되어 있다는것입니다. unclassified, uncultured, unknow....
무엇이 우월하다 좋다 말하기는 어렵습니다.
분석 툴에 따라 궁합이 맞는 db가 존재하기 마련이고 또 목적에 따라 db는 변화해야하기에
GG는 더 curation을 했으니 좋은것이다 혹은 silva가 더 seq정보가 많으니 좋은거다라는
것은 지양하고 결국 각자가 알아서 잘 사용하면 된다능.. :)
16s rRNA db 사용에 대해서 확인을 하고자
데이터가 꽤나 많은 그리고 non-academic의 경우 fee도 지불하는 silva를 qiime의 default db인 greengene과 한번 비교를 해봤습니다.
rdp말고 왜 silva를 비교했느냐?
rdp는 qiime에서 사용가능한 format으로 데이터를 제공안해서
그냥 테스트로 하는건데 format 변환하는거마저 신경을 쓰기에는
좀 귀찮아서 qiime용 format을 제공하는 silva를 사용하였습니다.
모 별거 없습니다. ㅋ
| GreenGene | Silva 119 | Silva 123 | |
| Kindom |
2
|
3
|
3
|
| Phylum |
90
|
95
|
113
|
| Class |
249
|
480
|
602
|
| Order |
405
|
1,468
|
1,686
|
| Family |
514
|
3,123
|
3,670
|
| Genus |
1,816
|
8,056
|
9,835
|
| Species |
1,651
|
31,337
|
42,974
|
| Sum |
99,322
|
173,838
|
251,764
|
위의 GreenGene는 qiime 설치시 함께 따라오는 기본 파일을 사용했고, silva는 silva측에서 qiime format으로 제공하는 데이터중 SSU 파일입니다.
리눅스에서 cut 명령어로 -d, -f 옵션을 사용해서 unique한것을 세어본것입니다.
GreenGene과 silva의 차이점은 GG는 archaea, bacteria만 있고, silva는 Eukaryota가 함께 있다는.. silva는 엄연히 따지자면 16s/18s를 모아놓은 것으로 생각하시면되겠습니다. :)
그리고 마지막에 Sum의 의미는 이 rRNA db를 이루는 classified/unclassified 되는 species(?)의 unique 개수입니다.
이 unique 개수가 많으면 좋을 것 같은 느낌이 본능적으로 딱 오죠?
근데 말입니다.
숫자가 크다고 다 좋은것일까요?
GG와 silva에서 큰 차이점이 GG의 경우 unclassified로 분류되는 항목은 딱 하나씩 포함되어 있습니다. (그 이유는 숙제~!!)
대신 silva에는 unclassified와 같은 부류인 아직 의미가 없는 즉 정보가 없는 항목들이 다수 포함되어 있다는것입니다. unclassified, uncultured, unknow....
무엇이 우월하다 좋다 말하기는 어렵습니다.
분석 툴에 따라 궁합이 맞는 db가 존재하기 마련이고 또 목적에 따라 db는 변화해야하기에
GG는 더 curation을 했으니 좋은것이다 혹은 silva가 더 seq정보가 많으니 좋은거다라는
것은 지양하고 결국 각자가 알아서 잘 사용하면 된다능.. :)
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