使用单拷贝基因画物种进化树
所需软件:
# OrthoFinder寻找同源基因
conda install orthofinder
#EasySpeciesTree
git clone https://github.com/Davey1220/EasySpeciesTree.git
该脚本依赖Mafft, TrimAI, RAxML和ASTRAL四个软件,需要自己提前安装好
修改脚本中相应依赖程序的绝对路径:vi EasySpeciesTree.py
conda 可以直接安装mafft、 trimal、raxmlHPC
astral.5.6.3.jar:github下载:https://github.com/smirarab/ASTRAL
############### MODIFY THE FOLLWINGS PATHS FOR ALL DEPENDENT PROGRAMS ###############
MAFFT = '/xxx/anaconda2/bin/mafft'
RAxML = '/xxx/anaconda2/bin/raxmlHPC'
ASTRAL = '/xxx/software/ASTRAL-master/astral.5.6.3.jar'
TRIMAL = '/xxx/anaconda2/bin/trimal'
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步骤:
- python 脚本更改物种蛋白序列的ID
#!/usr/bin/evn python3
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__='LJS'
import sys, os
def renameID(infile, outfile):
ini = open(infile, 'r')
out = open(outfile, 'w')
j = 0
for i in ini:
i = i.strip()
if i.startswith('>'):
# print('>seq'+str(j).rjust(5, '0'), file=out) #for python3
print >>out, '>Amborella'+str(j).rjust(5, '0') #for python2
j += 1
else:
# print(i, file=out) #for python3
print >>out, i #for python2
if __name__ == '__main__':
infile =sys.argv[1]
outfile = sys.argv[2]
renameID(infile, outfile)
2)更改各个物种蛋白库文件的名字,与序列ID的名字前半部分一致;
例如Amborella.fa 其序列ID的名字为
Amborella00000
......
Amborella26845
3)运行orthofinder
orthofinder -f orthsp1 -M msa -S diamond -t 16 -a 16
-f 指定蛋白序列所在的文件夹(orthosp1)此命令仅需指定输入文件夹,其余为默认参数。
-t 序列搜索使用的线程数 (默认值为16)
-a 序列分析使用的线程数 (默认值为1)
-M 基因树推断方法(默认为dendroblast)可选:dendroblast ,msa
-S 序列比对使用的程序 (默认为Blast)可选:blast, mmseqs, blast_gz, diamond(推荐使用diamond,比对速度快)
-A 多序列联配方式,该选项仅当 -M msa 选项时才有效(默认为mafft)可选:muscle, mafft
-T 建树方式,该选项仅当 -M msa 选项时才有效 (默认为fasttree)可选:iqtree, raxml-ng, fasttree, raxml
-s 输入特定的根物种树
-I 设定MCL的膨胀系数(默认为1.5)
#如果要修改建树过程中的bootstrap,就要修改程序的config.json文件。该文件在conda环境里面的bin文件里
#如要在iqtree建树过程中增加bootstrap, 则在iqtree的"cmd_line":中添加 -bb 1000 (iqtree的超快bootstrap)或 -b 1000(传统bootstrap)
"iqtree":{
"program_type": "tree",
"cmd_line": "iqtree -s INPUT -pre PATH/IDENTIFIER -bb 1000 > /dev/null",
"ouput_filename": "PATH/IDENTIFIER.treefile"
},
4)orthofinder结果
所在文件夹:xxx/orthsp1/OrthoFinder/Results_Sep25/Orthogroups
orthsp1/OrthoFinder/Results_Sep25/Species_Tree
5)运行EasySpeciesTree 构建物种进化树
python ~/software/EasySpeciesTree/EasySpeciesTree.py -in1 species_id.txt -in2 SingleCopyOrthogroups.txt -in3 Orthogroups.csv -in4 all-pep.fas -nb 100 -t 16
-h, --help show this help message and exit
-in1 INPUT1, --input1 INPUT1
offer the prefix of all abbreviated species id
-in2 INPUT2, --input2 INPUT2
offer the Single-copy Orthogroups file, SingleCopyOrthogroups.txt
-in3 INPUT3, --input3 INPUT3
offer the all Orthogroups file, Orthogroups.csv
-in4 INPUT4, --input4 INPUT4
offer all species protein sequences
-t THREAD, --thread THREAD
set the number of thread, default=10
-nb BOOTSTRAP, --bootstrap BOOTSTRAP
set the number of bootstrap, default=100
-m MODEL, --model MODEL
set the model of amino acid substitution, default=PROTGAMMAJTT
输入文件-in2 和 -in3 来自xxx/orthsp1/OrthoFinder/Results_Sep25/Orthogroups
输入文件-in1来自
xxx/analysis/specieTres/orthsp2/OrthoFinder/Results_Sep25/WorkingDirectory/SpeciesIDs.txt的第二列
awk '{print $2}' SpeciesIDs.txt |sed -i 's/.fa//g' > species_id.txt
输入文件-in4: cat *.fa >>all.pep.fas
6)EasySpeciesTree运行结果,会生成4个文件夹
将串联法和并联法生成的结果文件RAxML_bipartitions.concatenation_out.nwk,Astral.coalescence_tree.nwk导入FigTree、MEGA或者iTOL进行可视化
串联法(Concatenation)(先将不同物种之间的每个单拷贝基因单独进行多序列比对,然后将这些比对后的单拷贝基因进行首尾 相连串接成一个supergene矩阵,最后将这个supergene用于构建系统发育树)
并联法(Coalescence)(先将不同物种之间的每个单拷贝基因单独进行多序列比对,并构建每一个单拷贝基因对应的基因树,然后将所有单拷贝基因对应的基因树进行合并重构出相应的物种树)进行ML系统发育树的构建。
参考:
https://www.jianshu.com/p/bfa568c8f4c4
https://www.jianshu.com/p/9ef6d7f273b3
https://www.jianshu.com/p/90301eeb063a
高级用法
(1)添加新物种到之前的分析(previous_orthofinder_directory指的是包含“SpeciesIDs.txt”的目录)
$orthofinder -b previous_orthofinder_directory -f new_fasta_directory
(2)从之前的分析中移除物种
从输出目录下找到工作目录“WorkingDirectory”中的“SpeciesIDs.txt”文件,在要移除的物种那一行最前面加上一个“#”并保存,然后运行(previous_orthofinder_directory指的是包含“SpeciesIDs.txt”的目录):
$orthofinder -b previous_orthofinder_directory
(3)同时添加和删除物种
编辑好“SpeciesIDs.txt”后,运行:
$orthofinder -b previous_orthofinder_directory -f new_fasta_directory
(4)更多高级功能请阅读官方文档,主要包括“Inferring MSA Gene Trees”、并行计算、单独运行BLAST、使用预先计算的BLAST结果以及回归检测。