共线性分析

生信喵

一、共线性分析
       所谓共线性，顾名思义，表示二者在一条直线上。基因组的共线性分析也类似，主要是用一种线性图的方式来比较两个或者多个基因组是否具有较好的同源性。共线性可以是核酸水平的共线性，也可以是氨基酸水平。一般氨基酸水平具有更好的同源关系，共线性也更好。
       共线性这种图做起来并不难，多种比对软件都可以直接输出这种图，blast 比对可以，Mummer 和 lastz 软件也都可以。例如使用 mummer 软件包进行比对之后，使用软件包中的delta-filter 工具过滤一下 delta 格式的结果。然后直接使用 mummerplot 工具就可以直接生成共线性的比对结果了。后面一种共线性图稍微复杂一些，需要自己写程序生成。
      
       共线性分析

二、利用 nucmer+dotPlotly 绘制共线性

1. #安装软件
   
2. #dotplotly
   
3. wget https://github.com/tpoorten/dotPlotly/archive/refs/heads/master.zip
   
4. #配置R包
   
5. install.packages(c("optparse", "ggplot2", "plotly"))
   
6. 
   
7. mkdir 50.synteny;cd 50.synteny;

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1. #利用nucmer+dotPlotly绘图
   
2. nucmer --maxmatch -l 80 -c 100 ../data/ref.fna ../data/mgh78578.fasta -p nucmer
   
3. delta-filter -r nucmer.delta >filter.delta
   
4. show-coords -c  filter.delta >filter.delta.coords
   
5. ./dotPlotly-master/mummerCoordsDotPlotly.R -i filter.delta.coords -o filter.delta.plot  -m 1000 -q 300000 -k 10 -s -t -l -p 12
   
6. 
   
7. 用Minimap2 + dotPlotly
   
8. minimap2 -x asm5 ../data/ref.fna ../data/mgh78578.fasta >minimap2.paf
   
9. ./dotPlotly-master/pafCoordsDotPlotly.R -i minimap2.paf -o minimap2.plot -m 2000 -q 500000 -k 10 -s -t -l -p 12

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