RSeQC使用笔记

RSeQC是发表于2012年的一个RNA-Seq质控工具，属于python包。

可用于评估RNA-Seq实验的各个方面，比如sequence quality, GC bias, polymerase chain reaction bias, nucleotide composition bias, sequencing depth, strand specificity, coverage uniformity and read distribution over the genome structure 主要输入文件为RNA-Seq mapping后的SAM or Bam文件

安装

方法1：

git clone --branch fresh https://github.com/MonashBioinformaticsPlatform/RSeQC.git
cd RSeQC
python setup.py install
pip install numpy

方法2：（我一般使用bioconda来安装python包的软件，因为不会报错！！！）

conda install -c rseqc

使用

bam_stat.py 用于查看比对片段的统计结果，拿我转录组实战的一个bam文件作为例子：
```
 bam_stat.py -i SRR3589956.bam
```
RSeQC_bam_stat
bam2fq.py 顾名思义就是将bam文件转化为fastq格式。。。话说只要懂bam格式的人，一般也会自己写脚本转化，当然有RSeQC的话，能省点时间
bam2wig.py 用于将bam转化为wig/bigWig格式，但是这个格式本来就是UCSC定义的，因此UCSC也有转化工具，注意的是：使用这个命令前需要将bam文件进行排序然后建索引
```
 samtools -@ 5 SRR3589956.bam SRR3589956.sorted.bam
 samtools index SRR3589956.sorted.bam
 bam2wig.py -s hg19.chrom.sizes -i SRR3589956.sorted.bam -o out -u
```
hg19.chrom.sizes是一个tab分割的文件，总共有两列，第一列是染色体名称（chr1），第二列是染色体对应的size
divide_bam.py 字面上也很好理解，就是分割bam文件（总共有m个比对结果），比如你想分割成5个小的bam文件，那么每个小bam文件就有m/5个比对结果
```
 divide_bam.py -n 5 -i SRR3589956.bam -o output
```
geneBody_coverage.py 这个比较常用了，一般用于展示reads在基因组（转录本）上的覆盖情况，但是需要对应基因组的bed文件，一般可以从标准的gtf文件转化而来，即可用gtf2bed软件，也可以用shell(网上找的)，这里就尝试下：
```
 ##gtf转化为bed
 cat reference/genome/hg19/gencode.v26lift37.annotation.gtf |awk 'OFS="\t" {if($3=="transcript")  {print $1,$4-1,$5-1,$12,$6,$7}}' |tr -d '";' >hg19.bed
```
然后发现必须要12列的bed文件才能用，简单版的不行。。。所以只好用ucsc的gtfToGenePred配合shell来将gtf转化为bed12.。。
```
 gtfToGenePred -genePredExt -geneNameAsName2 ~/reference/genome/hg19/gencode.v26lift37.annotation.gtf gene.tmp
 awk '{print $2"\t"$4"\t"$5"\t"$1"\t0\t"$3"\t"$6"\t"$7"\t0\t"$8"\t"$9"\t"$10}' gene.tmp >  hg19.bed12        
```
最后，运行geneBody_coverage.py
```
 geneBody_coverage.py -r hg19.bed12 -i SRR3589956.bam -o output
```
read_quality.py 这个用于查看bam/sam文件中reads的测序质量，展示的图片跟fastq那种差不多
```
 read_quality.py -i SRR3589956.bam -o output
```
read_distribution.py 这个我觉得比较好使，可以查看统计read分布在基因组上一些的区域的的数目，比如CDS exon, 5’UTR exon, 3’ UTR exon, Intron, Intergenic regions这些区域
```
 read_distribution.py  -i SRR3589956.bam -r hg19.bed12
```

剩下的都是一些我暂时感觉用到的命令了，或者跟其他一些软件功能重复了

详细的可以参照http://pythonhosted.org/RSeQC/#usage-information 有非常详细的介绍以及结果展示

参考文章：
https://github.com/Czh3/NGSTools/blob/master/script/gtf2bed12.sh
http://www.agctu.org/question/160

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