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隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)量的不斷增加，數(shù)據(jù)處理的速度和效率已經(jīng)成為了許多企業(yè)和組織的一個(gè)難點(diǎn)和痛點(diǎn)。為了更好地解決這一問(wèn)題，很多人開(kāi)始了尋找革新性的數(shù)據(jù)處理利器，其中不少人選擇了Linux操作系統(tǒng)下的Fastp。
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什么是Fastp？
Fastp是一個(gè)在Linux操作系統(tǒng)下使用的開(kāi)源軟件，它的主要功能是對(duì)大規(guī)模二代測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的過(guò)濾、切除、修剪等預(yù)處理工作。
Fastp最初由一個(gè)中國(guó)團(tuán)隊(duì)研發(fā)，然后逐漸開(kāi)放給全世界使用，現(xiàn)在已經(jīng)成為了許多數(shù)據(jù)分析公司和研究機(jī)構(gòu)中的標(biāo)準(zhǔn)利器。與其他數(shù)據(jù)處理工具相比，F(xiàn)astp有著更快的速度、更高的效率和更精準(zhǔn)的指令容錯(cuò)率，可以大大加快數(shù)據(jù)處理的速度，并減少人力投入，進(jìn)而提升數(shù)據(jù)處理的效率。
Fastp的特點(diǎn)
1.快速和高效
Fastp具有出色的數(shù)據(jù)處理速度和高效率，可以在幾秒鐘之內(nèi)完成對(duì)五個(gè)G的二代測(cè)序數(shù)據(jù)的預(yù)處理，而且在處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中并不會(huì)占據(jù)太多的內(nèi)存和CPU資源，可節(jié)約硬件投資和維護(hù)成本。
2.容易操作
Fastp軟件可以使用簡(jiǎn)單的命令行來(lái)實(shí)現(xiàn)，而且還具有豐富的選項(xiàng)和參數(shù)，可以根據(jù)實(shí)際需求來(lái)進(jìn)行不同參數(shù)的選擇和設(shè)定，以對(duì)不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行不同的預(yù)處理。
3.高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸出
Fastp軟件在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中非常細(xì)致和精確，可以自動(dòng)去除低質(zhì)量堿基、切除低質(zhì)量序列、切除接頭（Adapter）等常見(jiàn)廢棄數(shù)據(jù)，保留高質(zhì)量數(shù)據(jù)，最終輸出準(zhǔn)確的處理結(jié)果。此外，F(xiàn)astp還支持參考序列比對(duì)，可用于進(jìn)行去除冗余、去除污染和過(guò)濾掉未知序列的工作。
4.靈活性和擴(kuò)展性
Fastp可以很方便地結(jié)合其他軟件和工具來(lái)擴(kuò)展其功能，為數(shù)據(jù)處理人員提供了一種便捷的數(shù)據(jù)處理解決方案。
快速上手Fastp
如果你想要快速學(xué)會(huì)如何使用Fastp，只需簡(jiǎn)單的四個(gè)步驟：
1.按照Fastp的官方網(wǎng)站指示下載Fastp安裝包；
2.在Linux命令行中輸入Fastp命令，如果提示找不到此命令，則需先進(jìn)行安裝。
3.編輯Fastp的運(yùn)行參數(shù)，以滿(mǎn)足你的需求；
4.運(yùn)行Fastp命令，等待數(shù)據(jù)處理完成即可。
在當(dāng)今時(shí)代，數(shù)據(jù)處理的速度和效率已經(jīng)成為了一個(gè)至關(guān)重要的問(wèn)題，在這種背景下，F(xiàn)astp作為L(zhǎng)inux操作系統(tǒng)下的一款強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理利器，可以幫助用戶(hù)在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中節(jié)省時(shí)間和成本，提高數(shù)據(jù)處理效率和精度。因此，我們可以看到，F(xiàn)astp無(wú)論是在數(shù)據(jù)分析公司還是科研機(jī)構(gòu)中都是一個(gè)非常有用的工具，值得你去嘗試。
相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：
- ATAC-seq專(zhuān)題—生信分析流程
ATAC-seq專(zhuān)題—生信分析流程
ATAC-seq信息分析流程主要分為以下幾個(gè)部分：數(shù)據(jù)質(zhì)控、序列比對(duì)、峰檢測(cè)、motif分析、峰注釋、富集分析，下面將對(duì)各部分內(nèi)容進(jìn)行展開(kāi)講解。
下機(jī)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)過(guò)濾去除接頭含量過(guò)高或低質(zhì)量的reads，得到clean reads用于后續(xù)分析。常見(jiàn)的trim軟件有Trimmomatic、Skewer、fastp等。fastp是一款比較新的軟件，使用時(shí)可以用–adapter_sequence/–adapter_sequence_r2參數(shù)傳入接頭序列，也可以不填這兩個(gè)參數(shù)，軟件會(huì)自動(dòng)識(shí)別接頭并進(jìn)行剪切。罩肢如：
fastp \
–in1 A1_1.fq.gz \ # read1原始fq文件
–out1 A1_clean_1.fq.gz \ # read1過(guò)濾后輸出的fq文件
–in2 A1_2.fq.gz \ # read2原始fq文件
–out2 A1_clean_2.fq.gz \ # read2過(guò)濾后輸出的fq文件
–cut_tail \ #從3’端向5’端滑窗，如果窗口內(nèi)堿基的平均質(zhì)量值小于設(shè)定閾值，則剪切
–cut_tail_window_size=1 \ #窗口大小
–cut_tail_mean_quality=30 \ #cut_tail參數(shù)對(duì)應(yīng)的平均質(zhì)量閾值
–average_qual=30 \ #如果一條read的堿基平均質(zhì)量值小于該值即會(huì)被舍棄
–length_required=20 \ #經(jīng)過(guò)剪切后的reads長(zhǎng)度如果小于該值會(huì)被舍棄
fastp軟件的詳細(xì)使用方法可參考：
。fastp軟件對(duì)于trim結(jié)果會(huì)生成網(wǎng)頁(yè)版的報(bào)告，可參考官網(wǎng)示例
和
，也可以用FastQC軟件對(duì)trim前后的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，F(xiàn)astQC軟件會(huì)對(duì)單端的數(shù)據(jù)給出結(jié)果，如果是PE測(cè)序需要分別運(yùn)行兩次來(lái)評(píng)估read1和read2的數(shù)據(jù)質(zhì)量。
如：
fastqc A1_1.fq.gz
fastqc A1_2.fq.gz
FastQC會(huì)對(duì)reads從堿基質(zhì)量、接頭含量、N含量、高喊悶昌重復(fù)序列等多個(gè)方面對(duì)reads質(zhì)量進(jìn)鄭扒行評(píng)估，生成詳細(xì)的網(wǎng)頁(yè)版報(bào)告，可參考官網(wǎng)示例：
經(jīng)過(guò)trim得到的reads可以使用BWA、bowtie2等軟件進(jìn)行比對(duì)。首先需要確定參考
基因組
fa文件，對(duì)fa文件建立索引。不同的軟件有各自建立索引的命令，BWA軟件可以參考如下方式建立索引：
bwa index genome.fa
建立好索引后即可開(kāi)始比對(duì)，ATAC-seq推薦使用mem算法，輸出文件經(jīng)samtools排序輸出bam：
bwa mem genome.fa A1_clean_1.fq.gz A1_clean_2.fq.gz
| samtools sort -O bam -T A1 > A1.bam
值得注意的是，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中質(zhì)體并不能完全去除，因此會(huì)有部分reads比對(duì)到質(zhì)體序列上，需要去除比對(duì)到質(zhì)體上的序列，去除質(zhì)體序列可以通過(guò)samtools提取，具體方法如下：首先將不含質(zhì)體的染色體名稱(chēng)寫(xiě)到一個(gè)chrlist文件中，一條染色體的名稱(chēng)寫(xiě)成一行，然后執(zhí)行如下命令即可得到去除質(zhì)體的bam
samtools view -b A1.bam $chrlist > A1.del_MT_PT.bam
用于后續(xù)分析的reads需要時(shí)唯一比對(duì)且去重復(fù)的，bwa比對(duì)結(jié)果可以通過(guò)MAPQ值來(lái)提取唯一比對(duì)reads，可以用picard、sambamba等軟件去除dup，最終得到唯一比對(duì)且去重復(fù)的bam文件。
比對(duì)后得到的bam文件可以轉(zhuǎn)化為bigWig（bw）格式，通過(guò)可視化軟件進(jìn)行展示。deeptools軟件可以實(shí)現(xiàn)bw格式轉(zhuǎn)化和可視化展示。首先需要在linux環(huán)境中安裝deeptools軟件，可以用以下命令實(shí)現(xiàn)bam向bw格式的轉(zhuǎn)換：
bamCoverage -b A1.bam -o A1.bw
此外，可以使用deeptools軟件展示reads在特定區(qū)域的分布，如：
computeMatrix reference-point \ # reference-pioint表示計(jì)算一個(gè)參照點(diǎn)附近的reads分布，與之相對(duì)的是scale-regions，計(jì)算一個(gè)區(qū)域附近的reads分布
–referencePoint TSS \#以輸入的bed文件的起始位置作為參照點(diǎn)
-S A1.bw \ #可以是一個(gè)或多個(gè)bw文件
-R gene.bed \ #基因組位置文件
-b\ #計(jì)算邊界為參考點(diǎn)上游3000bp
-a\ #計(jì)算邊界為參考點(diǎn)下游3000bp，與-b合起來(lái)就是繪制參考點(diǎn)上下游3000bp以?xún)?nèi)的reads分布
-o A1.matrix.mat.gz \ #輸出作圖數(shù)據(jù)名稱(chēng)
#圖形繪制
plotHeatmap \
-m new_A1.matrix.mat.gz \ #上一步生成的作圖數(shù)據(jù)
-out A1.pdf \ # 輸出圖片名稱(chēng)
繪圖結(jié)果展示：
MACS2能夠檢測(cè)DNA片斷的富集區(qū)域，是ATAC-seq數(shù)據(jù)call peak的主流軟件。峰檢出的原理如下：首先將所有的reads都向3’方向延伸插入片段長(zhǎng)度，然后將基因組進(jìn)行滑窗，計(jì)算該窗口的dynamic λ，λ的計(jì)算公式為：λlocal = λBG（λBG是指背景區(qū)域上的reads數(shù)目），然后利用
泊松分布
模型的公式計(jì)算該窗口的
顯著性
P值，最后對(duì)每一個(gè)窗口的顯著性P值進(jìn)行FDR校正。默認(rèn)校正后的P值（即qvalue）小于或者等于0.05的區(qū)域?yàn)閜eak區(qū)域。需要現(xiàn)在linux環(huán)境中安裝macs2軟件，然后執(zhí)行以下命令：
macs2 callpeak \
-t A1.uni.dedup.bam \ #bam文件
-n A1 \ # 輸出文件前綴名
–shift -100 \ #extsize的一半乘以-1
–extsize 200 \ #一般是
核小體
大小
–call-summits #檢測(cè)峰頂信息
注：以上參數(shù)參考文獻(xiàn)（Jie Wang，et.al.2023.“ATAC-Seq ysis reveals a widespread decrease of chromatin accessibility in age-related macular degeneration.”Nature Communications）
ATAC分析得到的peak是
染色質(zhì)
上的開(kāi)放區(qū)域，這些染色質(zhì)開(kāi)放區(qū)域常常預(yù)示著
轉(zhuǎn)錄因子
的結(jié)合，因此對(duì)peak區(qū)域進(jìn)行motif分析很有意義。常見(jiàn)的motif分析軟件有homer和MEME。以homer軟件為例，首先在linux環(huán)境中安裝homer，然后用以下命令進(jìn)行motif分析：
findMotifsGenome.pl \
A1_peaks.bed \ #用于進(jìn)行motif分析的bed文件
genome.fa \ #參考基因組fa文件
A1 \ #輸出文件前綴
-size given \ #使用給定的bed區(qū)域位置進(jìn)行分析，如果填-size -100,50則是用給定bed中間位置的上游100bp到下游50bp的區(qū)域進(jìn)行分析
homer分析motif的原理及結(jié)果參見(jiàn)：
根據(jù)motif與已知轉(zhuǎn)錄因子的富集情況可以繪制
氣泡圖
，從而可以看到樣本與已知轉(zhuǎn)錄因子的富集顯著性。
差異peak代表著比較組合染色質(zhì)開(kāi)放性有差異的位點(diǎn)，ChIP-seq和ATAC-seq都可以用DiffBind進(jìn)行差異分析。DiffBind通過(guò)可以通過(guò)bam文件和peak的bed文件計(jì)算出peak區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)化的readcount，可以選擇edgeR、DESeq2等模型進(jìn)行差異分析。
在科研分析中我們往往需要將peak區(qū)域與基因聯(lián)系起來(lái)，也就是通過(guò)對(duì)peak進(jìn)行注釋找到peak相關(guān)基因。常見(jiàn)的peak注釋軟件有ChIPseeker、homer、PeakAnnotator等。以ChIPseeker為例，需要在R中安裝ChIPseeker包和GenomicFeatures包，然后就可以進(jìn)行分析了。
library(ChIPseeker)
library(GenomicFeatures)
txdb
peakfile
peakAnno
# 用peak文件和txdb進(jìn)行peak注釋?zhuān)@里可以通過(guò)tssRegion定義TSS區(qū)域的區(qū)間
對(duì)于peak注釋的結(jié)果，也可以進(jìn)行可視化展示，如：
p
通過(guò)注釋得到的peak相關(guān)基因可以使用goseq、topGO等R包進(jìn)行GO富集分析，用kobas進(jìn)行kegg富集分析，也可以使用DAVID在線工具來(lái)完成富集分析?？梢酝ㄟ^(guò)挑選感興趣的GO term或pathway進(jìn)一步篩選候選基因。
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網(wǎng)站題目：Linux之速度與效率——快速數(shù)據(jù)處理利器Fastp (linux fastp)
文章起源：http://www.5511xx.com/article/dhipesi.html
