1、下载最新Dfam库和Repbase库并配置

这里使用的是3.4版本的Dfam库（https://www.dfam.org/home），.h5, .hmm, .embl 三个文件都要下载。
这里使用的是v20181026版本的Repbase库。最新的RepBase库是要收钱的，这个2018的版本是目前广为流传的免费库。

这两个库包含了目前较为完整的物种重复序列数据。

1.1 RepBase

进入RepeatMasker目录：

cd path_to_RepeatMasker
wget https://github.com/chenyangkang/Repbase-Dfam/blob/main/RepBaseRepeatMaskerEdition-20181026.tar.gz
tar -zxvf RepBaseRepeatMaskerEdition-20181026.tar.gz

这时压缩包里的两个文件RMRBSeqs.embl和README.RMRBSeqs应该已经被放置到RepeatMasker/Libraries里面了，cd进去检查一下。

1.2 Dfam

Dfam（.h5文件）太大了，上传不了，从官网下吧

wget -c https://www.dfam.org/releases/Dfam_3.4/families/Dfam_curatedonly.embl.gz
wget -c https://www.dfam.org/releases/Dfam_3.4/families/Dfam_curatedonly.h5.gz
wget -c https://www.dfam.org/releases/Dfam_3.4/families/Dfam_curatedonly.hmm.gz

这里下载的都是Curated的（也就是不包含从头预测的物种）。如果需要从头预测的数据库可以从Dfam官网下载，包含更多物种。但因为本文讨论非模式物种的注释，RepeatModeler2基本可以完成从头预测的工作，因此只用curated数据库。后期整合到一起就行了。

gunzip Dfam_curatedonly.embl.gz
gunzip Dfam_curatedonly.h5.gz
gunzip Dfam_curatedonly.hmm.gz

mv Dfam_curatedonly.embl Dfam.embl
mv Dfam_curatedonly.h5 Dfam.h5
mv Dfam_curatedonly.hmm Dfam.hmm

这里只有改了名字，RepeatMasker才能识别。

1.3 重新congifure RepeatMasker

./configure

路径配置跟之前都一样。看到combining Dfam+RepBase之类的字样，以及配置结束以后Dfam和RepBase的版本号，说明成功了。在Libraries里会生成一个RepeatMaskerLib.h5文件，这就是Dfam+RepBase的整合。

2、导出目标非模式物种的对应上下节点Repeat families

Dfam库以及RepBase库中大多数物种都是模式物种，对于非模式物种，有两种策略进行注释：

使用已有homology-based库中的近源物种，直接使用该物种的库进行注释。
使用RepeatModeler2鉴别出的De novo序列加上homology-based库中部分序列进行注释（这里的“部分”指的是该类群祖先及衍生节点的序列families，当然，如果需要控制变量，也可以只用祖先节点的共有序列）。

本文只讨论第二种方法。因为注释会更加完整一些。RepeatMasker4.1.1可以使用famdb.py来访问构建的RepeatMaskerLib.h5数据库。famdb.py就在RepeatMasker文件夹里。

查看鸟类repeat families树：

famdb.py -i RepeatMaskerLib.h5 lineage \
-ad Aves

太多了，后半部分不显示。大部分物种repeat families没有记录

查找并导出鸟类及其上祖先节点、其下所有类群的repeat families：

famdb.py -i RepeatMaskerLib.h5 families \
-f embl -a -d Aves > Aves_ad.embl

只查找并导出鸟类及其上祖先节点（可以避免衍生节点物种分布不均匀问题。当有多个物种需要注释，并且需要对比注释的比例及总量时，这样可以控制变量）：

famdb.py -i RepeatMaskerLib.h5 families \
-f embl -a Aves > Aves_a.embl

-a为ancestor的意思，-d为descendent的意思。-ad可以一起写。

将embl格式转化为fasta格式，方便后期与RepeatModeler2结果合并

buildRMLibFromEMBL.pl Aves_a.embl> Aves_a.fasta

buildRMLibFromEMBL.pl脚本在RepeatMasker/util文件夹里

3、RepeatModeler2从头预测

假设已经configure结束。没有安装或configure的朋友可以看看晚上其他安装教程。

###用序列文件构建数据库
BuildDatabase -name ${i}  -engine rmblast ${i}.fna
###RepeatModeler根据数据库比对预测repeats
RepeatModeler -database ${i}  -pa 5

其中${i}为基因组文件名
也可以添加LTR结构搜索pipeline：

RepeatModeler -database ${i}  -pa 5 -LTRStruct

我没用过这个-LTRStruct参数，不知道效果如何。
这里的-pa是并行数。如果是rmblast/ncbi搜索引擎的话每个pa是4个线程。所以这里-pa设置为5，在提交脚本时就要请求20个线程。

顺利的话最后得到一个文件夹，以及一个${i}-families.fa，一个${i}-families.stk文件。

4、整合de novo预测数据库及homology-based数据库

因为都是fasta格式（Aves_a.embl转化为fasta了，见上文），cat到一起就行了

cat ${i}-families.fa Aves_a.fasta > all_${i}_final.fasta

5、RepeatMasker注释

RepeatMasker -xsmall -poly \
-pa 5 -lib ${i}.all.repeat.db.fasta -engine ncbi ${i}.fna

参数就不说了，RepeatMasker -h看一下吧。

大功告成

结果显示，de novo-based和homology-based一起用比单个用要多注释30%-50%（对我的数据而言）。

欢迎讨论

非模式生物重复序列注释 RepeatModeler2+RepeatMasker4