RNA-seq : Hisat2+Stringtie+DESeq2

RNA-seq 即转录组测序技术，就是用高通量测序技术进行测序分析，反映出 mRNA，smallRNA，noncodingRNA 等或者其中一些的表达水平，寻找表达差异的基因预测或验证相关的分子机制及功能。

2016 年发表在 nature protocols 上一篇关于转录本精确定量^[1]的文章：

文章中以 HISAT + Stringtie + Ballgrown 的 pipeline 对 RNA-seq 进行转录本的组装和精确定量，但是后来 2017 年有一篇nature communications^[2]的文章提示，下游 Ballgrown 软件并不是能很好的做差异分析，DESeq2 差异软件会有较好的效果。

HISAT 软件是 Tophat 的升级版，具有更快的运行速度，更高的准确性，需要更低的内存来运行，目前已经更新到2.2.1 版本^[3]了。

基本流程（可选）：

1.比对 > 转录本组装 > 定量
2.比对 > 定量

如果需要鉴定分析新的转录本并定量就选第一个流程

开始分析

目录结构：

1.RNA-seq 数据获得方式：

• 1、文章中的 GSE 编号到GEO^[4]数据库下载
• 2、ENA^[5]数据框搜索下载
• 3、sra-exploer^[6]下载
• 4、公司测序的自己课题数据

  sra-exploer 下载可获得 ftp，http，aspera 等下载地址，还可以自动命好名，比较方便

我的测试文件是双端测序，每个样本两个生物学重复。

2.准备环境

# 创建分析环境（前提是已经安装好conda！，不会的自行百度） conda create -n rnaseq python=2 # 进入环境 conda activate rnaseq # 安装所需软件，耐心等待 conda install -y fastqc multiqc hisat2 stringtie samtools 

3.质量检查

# 新建目录，把fastq文件放到1.fastq-data文件夹下 $ ls 1.fastq-data/
test1_R1_rep1.fq.gz  test1_R2_rep1.fq.gz  test2_R1_rep1.fq.gz  test2_R2_rep1.fq.gz
test1_R1_rep2.fq.gz  test1_R2_rep2.fq.gz  test2_R1_rep2.fq.gz  test2_R2_rep2.fq.gz # 新建qc文件夹 $ mkdir 0.qc # 质检，-t使用线程数，-o输出目录，最后是输入文件 $ fastqc -t 10 -o 0.qc/ 1.fastq-data/*.gz
Started analysis of test1_R1_rep1.fq.gz
Started analysis of test1_R2_rep1.fq.gz
Started analysis of test2_R1_rep1.fq.gz
Started analysis of test2_R2_rep1.fq.gz
... # 质检结束后，整合所有质检结果 $ multiqc -o 0.qc/ 0.qc/* 

• 质检完成后，汇总 0.qc 文件夹下产生 html 结尾的文件，双击在网页中打开，具体每个图的解释参考这篇文章：FastQC 数据质控报告的详细解读^[7]
• 如果含有接头序列则需要去除接头序列，去接头序列软件有很多，cutapdat、trim-galore、fastp、trimmomatic、fastx-tookit 等，使用方法可参照软件参考文档

3.1 质检结果

可以看到测序数据质量都是很高的，也没有接头序列污染。

4.比对前准备参考基因组和注释文件

• 比对需要建立索引，这样才能方便比对软件进行快速的比对，我们可以手动建立索引或者直接去官网下载已经建好的索引^[8]，官网有 6 个物种的索引。自己建索引需要较高的内存和较长的时间，不推荐。
• 人的索引建立需要至少 160G 内存和 2 个小时。

4.1 下载构建好的索引

>>

__snp 加入了单核苷酸多态性的信息
__tran 加入了转录本的信息

# 建立索引存放文件夹 $ mkdir 2.index
$ cd 2.index # 下载，文件3.66个G，下载速度慢可以用迅雷等加速软件 $ wget https://cloud.biohpc.swmed.edu/index.php/s/grcm38_tran/download
$ ls
total 3840560
-rwxrwxrwx 1 root root 3932732963 Jun 11 16:24 grcm38_tran.tar.gz # 解压 $ tar -zxvf grcm38_tran.tar.gz
grcm38_tran/
grcm38_tran/genome_tran.2.ht2
grcm38_tran/genome_tran.5.ht2
grcm38_tran/genome_tran.4.ht2
grcm38_tran/genome_tran.3.ht2
grcm38_tran/genome_tran.7.ht2
grcm38_tran/genome_tran.6.ht2
grcm38_tran/genome_tran.1.ht2
grcm38_tran/genome_tran.8.ht2
grcm38_tran/make_grcm38_tran.sh # 查看解压的文件有grcm38_tran文件夹，里面有哪些文件？ $ cd grcm38_tran/ && ls -l
total 5017056
-rwxrwxrwx 1 root root 1639574274 Mar 18  2016 genome_tran.1.ht2
-rwxrwxrwx 1 root root  664305504 Mar 18  2016 genome_tran.2.ht2
-rwxrwxrwx 1 root root       6119 Mar 18  2016 genome_tran.3.ht2
-rwxrwxrwx 1 root root  663195875 Mar 18  2016 genome_tran.4.ht2
-rwxrwxrwx 1 root root 1482328835 Mar 18  2016 genome_tran.5.ht2
-rwxrwxrwx 1 root root  675618574 Mar 18  2016 genome_tran.6.ht2
-rwxrwxrwx 1 root root   10349748 Mar 18  2016 genome_tran.7.ht2
-rwxrwxrwx 1 root root    2070619 Mar 18  2016 genome_tran.8.ht2
-rwxrwxrwx 1 root root       2480 Mar 18  2016 make_grcm38_tran.sh 

4.2 自己构建索引

下载 GTF 注释文件方便后面对基因或者转录本进行定量，genome 和 gtf 文件可以从 UCSC、ensembl、gencode 三大数据库获得，我们去ensembl^[9]下载基因组和注释文件
点击下面的小鼠：

下载完后建立索引：

# 提取剪接位点和外显子信息 $ extract_splice_sites.py Mus_musculus.GRCm39.104.gtf > Mus_musculus.ss
$ extract_exons.py Mus_musculus.GRCm39.104.gtf > Mus_musculus.exon # 建立索引 $ hisat2-build --ss Mus_musculus.ss 
               --exon Mus_musculus.exon 
               Mus_musculus.GRCm39.dna.primary_assembly.fa 
               Mus_musculus.GRCm39_tran # 接下来是漫长的等待过程 

5.比对到参考基因组
hisat2 参数用法可参考：转录组比对软件 HISAT2 的使用说明^[10]

# 建立比对结果文件夹 $ mkdir 3.map-data # hisat2 基本用法 $ hisat2
HISAT2 version 2.2.1 by Daehwan Kim ([email protected], www.ccb.jhu.edu/people/infphilo)
Usage:
  hisat2 [options]* -x <ht2-idx> {-1 <m1> -2 <m2> | -U <r>} [-S <sam>] # -x跟索引名前缀，-1，-2跟双端测序文件，-U跟单端测序文件，-S输出为sam格式的文件,-p线程数量 # 我们直接输出为排序好的bam文件 # 单个样本比对，--dta输出为转录本组装的reads，-@为samtools的线程数，--summary-file输出比对信息 $ hisat2 -p 10 --dta -x 2.index/grcm38_tran/genome_tran 
         --summary-file 3.map-data/test1_rep1_summary.txt 
         -1 1.fastq-data/test1_R1_rep1.fq.gz 
         -2 1.fastq-data/test1_R2_rep1.fq.gz 
         | samtools sort -@ 10 -o 3.map-data/test1_rep1.sorted.bam # 然后比对四次就可以了 

批量比对：

# 创建一个脚本文件然后输入批量比对的脚本 $ vi map.sh #!/bin/bash # batch map to genome for i in test1 test2 do     for j in rep1 rep2
    do         hisat2 -p 10 --dta -x 2.index/grcm38_tran/genome_tran 
               --summary-file 3.map-data/${i}_${j}_summary.txt 
               -1 1.fastq-data/${i}_R1_${j}.fq.gz 
               -2 1.fastq-data/${i}_R2_${j}.fq.gz 
               | samtools sort -@ 10 -o 3.map-data/${i}_${j}.sorted.bam
    done done # 保存后挂后台运行 $ nohup ./map.sh & 

查看后台命令运行情况：

$ htop 

可以看到 12 个线程都在跑，用了 10 多个 G 的运行内存

比对结果解读，随便打开一个 test1_rep1_summary.txt 查看：

$ less 3.map-data/test1_rep1_summary.txt
20555443 reads; of these:
  20555443 (100.00%) were paired; of these:
    1680108 (8.17%) aligned concordantly 0 times     17649450 (85.86%) aligned concordantly exactly 1 time
    1225885 (5.96%) aligned concordantly >1 times     ----
    1680108 pairs aligned concordantly 0 times; of these:
      203713 (12.12%) aligned discordantly 1 time
    ----
    1476395 pairs aligned 0 times concordantly or discordantly; of these:
      2952790 mates make up the pairs; of these:
        1465464 (49.63%) aligned 0 times         1287384 (43.60%) aligned exactly 1 time
        199942 (6.77%) aligned >1 times 96.44% overall alignment rate 

可以看到总共有 20555443 条 reads，8.17%没有比对上，85.86%能够唯一比对上，5.96%能比对到多个位置，比对率还是很高的。

6.转录本组装和合并

# 建立组装文件文件夹 $ mkdir 4.assembl-data # 下载gtf文件 $ wget http://ftp.ensembl.org/pub/release-102/gtf/mus_musculus/Mus_musculus.GRCm38.102.gtf.gz # 解压gtf文件 $ gunzip Mus_musculus.GRCm38.102.gtf.gz # 组装转录本，-p为线程数，-G为组装参考注释文件，-l为输出文件名前缀 # 单个样本运行 $ stringtie -p 10 -G Mus_musculus.GRCm38.102.gtf 
            -l test1_rep1 
            -o 4.assembl-data/test1_rep1.gtf 
            3.map-data/test1_rep1.sorted.bam 

批量组装：

# 创建一个脚本文件然后输入批量组装的脚本 $ vi assembl.sh #!/bin/bash # assembl for i in test1 test2 do         for j in rep1 rep2
        do                 stringtie -p 10 -G ./Mus_musculus.GRCm38.102.gtf 
                          -l ${i}_${j} 
                          -o 4.assembl-data/${i}_${j}.gtf 
                          3.map-data/${i}_${j}.sorted.bam
        done done # 后台运行 $ nohup ./assembl.sh & 

6.1 合并转录本
建立一个 gtf 的 list 文件，里面为上一步输出的文件的路径

# 创建 mergelist 文件 $ ls -l 4.assembl-data/*.gtf | awk '{print $9}' > 4.assembl-data/mergelist.txt # 查看一下 $ head -3 4.assembl-data/mergelist.txt
4.assembl-data/test1_rep1.gtf
4.assembl-data/test1_rep2.gtf
4.assembl-data/test2_rep1.gtf # 合并gtf文件 $ stringtie --merge -p 10 -G ./Mus_musculus.GRCm38.102.gtf 
                    -o stringtie_merged.gtf 
                    4.assembl-data/mergelist.txt 

7.定量

# 建立定量文件夹 $ mkdir 5.quantity-data
$ cd 5.quantity-data && mkdir test1_rep1 test1_rep2 test2_rep1 test2_rep2 && cd ../ # 定量，单个样本，-e评估转录本表达丰度，-A评估基因表达丰度并输出，-G跟合并的gtf文件 $ stringtie  -p 10 -e -G ./stringtie_merged.gtf 
             -o 5.quantity-data/test1_rep1/test1_rep1.gtf 
             -A 5.quantity-data/test1_rep1/gene_abundances.tsv 
             3.map-data/test1_rep1.sorted.bam 

批量定量：

# 创建一个脚本文件然后输入批量定量的脚本 $ vi quantity.sh #!/bin/bash # quantity for i in test1 test2 do        for j in rep1 rep2
       do           stringtie  -p 10 -e -G ./stringtie_merged.gtf 
                     -o 5.quantity-data/${i}_${j}/${i}_${j}.gtf 
                     -A 5.quantity-data/${i}_${j}/gene_abundances.tsv 
                     3.map-data/${i}_${j}.sorted.bam
       done done 

最后会在相应文件夹下生成样本名.gtf和gene_abundances.tsv的两个文件，对应每个样本的 count 值定量结果，我们需要合并到一个文件里。

需要使用一个 prepDE.py 脚本，在 python2 环境中使用，下载地址如下：

• prepDE.py (python2) : http://ccb.jhu.edu/software/stringtie/dl/prepDE.py
• prepDE.py (python3) : http://ccb.jhu.edu/software/stringtie/dl/prepDE.py3

prepDE.py 需要一个 sample_list，第一列为样本名，第二列为 gtf 文件路径

$ head sample_list.txt
test1_rep1 ./5.quantity-data/test1_rep1/test1_rep1.gtf
test1_rep2 ./5.quantity-data/test1_rep2/test1_rep2.gtf
test2_rep1 ./5.quantity-data/test2_rep1/test2_rep1.gtf
test2_rep2 ./5.quantity-data/test2_rep2/test2_rep2.gtf # 提取合并count结果，-i为输入sample_list $  ./prepDE.py -i sample_list.txt 

结束后在当前目录生成gene_count_matrix.csv和transcript_count_matrix.csv文件8.提取 FPKM/TPM 或 coverage 结果

获取提取脚本：https://github.com/griffithlab/rnaseq_tutorial/blob/master/scripts/stringtie_expression_matrix.pl

# 查看用法，--result_dirs跟上含有每个样本gtf的文件夹名称 $ ./stringtie_expression_matrix.pl
Required parameters missing
Usage:  ./stringtie_expression_matrix.pl --expression_metric=TPM  --result_dirs='HBR_Rep1,HBR_Rep2,HBR_Rep3,UHR_Rep1,UHR_Rep2,UHR_Rep3' --transcript_matrix_file=transcript_tpms_all_samples.tsv --gene_matrix_file=gene_tpms_all_samples.tsv
$ cd 5.quantity-data/ # 提取TPM $ ./stringtie_expression_matrix.pl --expression_metric=TPM 
                                   --result_dirs='test1_rep1,test1_rep2,test2_rep1,test2_rep2' 
                                   --transcript_matrix_file=transcript_tpms_all_samples.tsv 
                                   --gene_matrix_file=gene_tpms_all_samples.tsv # 提取FPKM ./stringtie_expression_matrix.pl --expression_metric=FPKM 
                                   --result_dirs='test1_rep1,test1_rep2,test2_rep1,test2_rep2' 
                                   --transcript_matrix_file=transcript_fpkms_all_samples.tsv 
                                   --gene_matrix_file=gene_fpkms_all_samples.tsv # 提取coverage ./stringtie_expression_matrix.pl --expression_metric=coverage 
                                   --result_dirs='test1_rep1,test1_rep2,test2_rep1,test2_rep2' 
                                   --transcript_matrix_file=transcript_coverage_all_samples.tsv 
                                   --gene_matrix_file=gene_coverage_all_samples.tsv # 在当前目录就会生成相应的基因和转录本的tpm、fpkm、coverage 结果 

后续的差异分析和可视化等都可以基于 count 和 tpm 等文件操作了。

如果不需要发现新的转录本和基因的话，可直接基于 bam 文件走定量步骤

• 1、HTseq 定量（使用参考：使用 htseq-count 进行定量分析^[11]）
• 2、Subread 包中的 featureCounts 定量（使用参考：转录组定量-featureCounts^[12]）
• 3、stringtie 定量

[这里直接使用 stringtie 定量]
单样本定量：

# 建立定量文件夹 $ mkdir 5.quantity-data
$ cd 5.quantity-data && mkdir test1_rep1 test1_rep2 test2_rep1 test2_rep2 && cd ../ # 定量，单个样本，-e评估转录本表达丰度，-A评估基因表达丰度并输出，-G跟合并的gtf文件 $ stringtie  -p 10 -e -G ./Mus_musculus.GRCm38.102.gtf 
             -o 5.quantity-data/test1_rep1/test1_rep1.gtf 
             -A 5.quantity-data/test1_rep1/gene_abundances.tsv 
             3.map-data/test1_rep1.sorted.bam 

批量定量：

# 创建一个脚本文件然后输入批量定量的脚本 $ vi quantity.sh #!/bin/bash # quantity for i in test1 test2 do         for j in rep1 rep2
        do             stringtie  -p 10 -e -G ./Mus_musculus.GRCm38.102.gtf 
                        -o 5.quantity-data/${i}_${j}/${i}_${j}.gtf 
                        -A 5.quantity-data/${i}_${j}/gene_abundances.tsv 
                        3.map-data/${i}_${j}.sorted.bam
        done done 

后续直接走提取 count 和 tpm/fpkm 等结果

DESeq2 差异分析

# 安装DESeq2包 BiocManager::install('DESeq2') # 加载包 library(DESeq2) # 设置工作路径 setwd('D:rnaseq') # 读入counts矩阵 gene_count_matrix <- read.csv("D:/rnaseq/gene_count_matrix.csv",row.names = 1)
count <- gene_count_matrix[rowSums(gene_count_matrix)>0,] # 构建表型矩阵 colData <- data.frame(row.names = colnames(count),
                      condition = factor(c(rep('control',2),rep('treat',2)),
                                           levels=c('control','treat'))
                      ) # 查看 colData #            condition # test1_rep1   control # test1_rep2   control # test2_rep1     treat # test2_rep2     treat dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = count, colData = colData,design = ~ condition)
dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds)
diff_res <- as.data.frame(res)
diff_res$gene_name <- rownames(diff_res) # 输出差异结果 write.table(diff_res,file = 'DESeq2_diff_results.csv',quote = F,sep = ',',row.names = F,col.names = T) 

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参考资料

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最后编辑：2022-07-02

作者：萌小白

一个热爱网络的青年！

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