KneadData: 從測序原始數據預處理到研究數據分析

一、KneadData簡介

KneadData是一個高通量測序原始數據預處理工具，主要用於去除來自宿主和非宿主序列的污染，降低宿主DNA含量，同時還能對序列質量進行評估和修剪。該工具可以高效地處理不同種類的測序數據，包括宏基因組學、轉錄組學、metagenomics、單細胞測序和醫學測序等。KneadData的設計旨在自動化、靈活、易於定製和易於使用，可以大大降低預處理時間和人工干預程度。

說明：KneadData是一個Python編寫的軟件，基於Snakemake框架，支持多線程處理

二、KneadData主要功能

KneadData主要是針對高通量測序原始數據進行預處理和質量控制，主要功能如下：

1、污染去除

在高通量測序數據分析中，樣品通常會收到來自各種環境污染的影響，如宿主DNA、環境DNA以及實驗過程中的DNA污染等。這些污染會嚴重影響分析結果的準確性和可靠性。KneadData可以根據用戶提供的數據庫文件，對測序數據進行序列比對和去除，將包含污染序列的數據過濾掉，從而提高數據的可靠性和準確性。

2、宿主DNA含量評估和過濾

KneadData可以使用Bowtie2或BWA-MEM進行宿主DNA序列比對，通過對比對結果的分析和統計，估計測序樣品中宿主DNA序列的含量，並對序列進行過濾和切割。這可以減少宿主序列對後續數據分析的影響，提高數據的質量和準確性。

3、序列質量評估和修剪

在測序過程中，由於不同試劑盒、芯片、儀器等的不同，會導致測序數據的質量不同。KneadData可以使用FastQC對序列質量進行評估，並根據評估結果對序列進行質量控制處理，如長度篩選，質量修剪等。這可以提高數據的可靠性和質量。

三、KneadData工作流程示意圖

以下是KneadData的工作流程圖：

說明：KneadData的工作流程主要包括以下步驟：1、去除低質量序列；2、去除宿主污染序列；3、去除非宿主污染序列；4、序列質量評估與修剪。

四、KneadData代碼示例

1、安裝KneadData

使用conda進行安裝：

conda install kneaddata

2、執行KneadData

下面是一個使用KneadData對metagenomics數據進行預處理的示例：

kneaddata --input sample.fastq \
           --reference-db /path/to/database \
           --output kneaddata_output \
           --log kneaddata.log \
           --threads 4

說明：該命令指定輸入文件為sample.fastq，參考數據庫文件路徑為/path/to/database，輸出結果保存在kneaddata_output文件夾中，處理日誌記錄在kneaddata.log文件中，使用4個線程進行處理。

3、批量處理數據

下面是一個使用Snakemake進行多個樣品數據批量處理的示例：

rule all:    input:        expand("cleaned/{sample}/cleaned.fastq", sample=samples)rule kneaddata:    input:        "raw/{sample}.fastq"    output:        "cleaned/{sample}/cleaned.fastq"    shell:        "kneaddata --input {input} \                   --reference-db /path/to/database \                   --output cleaned/{wildcards.sample} \                   --threads 8"

說明：該Snakemake腳本針對多個樣品數據進行批量處理，需要將需要處理的原始.fastq文件與參考數據庫文件路徑，分別保存到raw/和/path/to/database文件夾中。運行該腳本會自動進行數據處理，將每個樣品的預處理結果保存在對應的cleaned/{sample}/文件夾中。

五、總結

本文主要介紹了KneadData的基本功能、工作流程以及使用示例。KneadData是一個高效、靈活和易於定製的高通量測序原始數據預處理工具，可以幫助用戶降低宿主DNA含量，過濾污染序列並進行質量控制處理，提高數據的質量和準確性。它可以廣泛應用於不同的研究領域，如宏基因組學、轉錄組學、metagenomics、單細胞測序和醫學測序等。希望本文可以幫助讀者更好地使用和理解KneadData。