fastq格式的詳細闡述

一、fastq格式簡介

Fastq格式是廣泛用於存儲高通量測序數據的格式之一，它包含測序reads的序列信息和其對應的質量信息。Fastq格式主要包含4行信息：第1行為reads的唯一標識符，第2行為DNA序列，第3行為+號和可選標識符，第4行為對應DNA序列的base quality。

一個經過壓縮的fastq文件，通常以「.fq」或「.fastq」為後綴，可以包含多個reads，每個reads包含4行，方便後續的分析工作。

二、fastq格式的解析

在Python中，可以使用Bio.SeqIO.parse()函數來解析fastq文件。

from Bio import SeqIO

# 解析fastq文件
records = SeqIO.parse("example.fastq", "fastq")

# 遍歷解析結果，輸出reads的長度及其序列
for record in records:
    print("Length: ", len(record.seq))
    print("Sequence: ", record.seq)

以上代碼會打印出fastq文件中每個reads的長度以及對應的DNA序列。

三、fastq格式的質量信息

fastq格式中的質量信息通常用ASCII編碼表示，質量值越高，對應的ASCII值越高。在解析fastq文件時，可以使用SeqRecord對象的另一個屬性——字母質量值（letter_annotations[“phred_quality”]）來獲取每個鹼基對應的質量值。

from Bio import SeqIO

# 解析fastq文件
records = SeqIO.parse("example.fastq", "fastq")

# 遍歷解析結果，輸出每個reads中每個鹼基的質量值
for record in records:
    print(record.letter_annotations["phred_quality"])

以上代碼會打印出fastq文件中每個reads中每個鹼基的質量值。

四、fastq格式的壓縮

fastq格式的文件可以使用gzip或bzip2等工具進行壓縮，通常以「.fq.gz」或「.fastq.bz2」為後綴。

在Python中使用gzip或bzip2庫可以輕鬆解壓縮fastq文件：

import gzip

# 解壓縮gzip壓縮的fastq文件
with gzip.open("example.fq.gz", "rt") as handle:
    for record in SeqIO.parse(handle, "fastq"):
        print(record)

以上代碼會解壓縮gzip壓縮的fastq文件，並輸出每個reads的信息。

五、fastq格式的應用

fastq格式的文件廣泛應用於基因組學、轉錄組學和表觀遺傳學等領域，例如測序數據的質量控制、序列比對和基因表達分析等。

以下是一個基於fastq文件進行基因表達分析的Python示例代碼：

import HTSeq
import numpy as np

# 讀取fastq文件，並獲取每個reads的DNA序列
sequences = []
for read in HTSeq.FastqReader("example.fastq"):
    sequences.append(read.seq)

# 對DNA序列進行比對，得到每個reads在參考基因組上的位置
# 這裡使用Bowtie2軟件進行比對，其中「-x」參數指定參考基因組，「-U」參數指定fastq文件，「-S」參數輸出sam格式的比對結果
alignment = HTSeq.BAM_Reader("example.sam")
ref_counts = np.zeros(10000, dtype='i')
for almnt in alignment:
    ref_counts[almnt.pos] += 1

# 統計每個基因的表達水平
# 這裡使用HTSeq軟件進行，其中「-a 10」參數指定每個reads的mapping quality需大於10，「-m union」參數指定至少1個reads需要映射到一個基因
counts = HTSeq.count_reads("example.sam", "genes.gtf", "exon", stranded='no', minaqual=10, samout=None, overlap_mode='union')

print(counts)

以上代碼會輸出每個基因的表達水平。