R调用Taxonkit展示系统发育信息

2024-06-17 00:52

本文主要是介绍R调用Taxonkit展示系统发育信息,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Introduction

TaxonKit是一个用于处理生物分类学数据的命令行工具。
它的主要功能是处理NCBI的生物分类学数据,包括对分类单元(如物种、属、科等)的查找、分类单元的上下位关系查询、分类单元名称的标准化等。

为了方便R社区用户(自己)使用和流程整合,我把Taxonkit工具整合进了R包pctax,也开发了一些配套的系统发育分析和可视化方法。

R调用Taxonkit

准备工作

  1. 安装pctax
    pctax稳定版本可在CRAN上获得:
install.packages("pctax")

或者你可以通过以下方式从GitHub安装pctax的开发版本:

# install.packages("devtools")
devtools::install_github("Asa12138/pctax")
  1. 安装taxonkit:
library(pctax)
pctax::install_taxonkit(make_sure = TRUE)#成功后taxonkit会安装在下面这个目录👇
tools::R_user_dir("pctax")
  1. 下载NCBI Taxonomy数据文件:
pctax::download_taxonkit_dataset(make_sure = TRUE)#成功后Taxonomy数据文件会在下面这个目录👇
file.path(Sys.getenv("HOME"), ".taxonkit")

该函数会下载官网最新版本的Taxonomy数据库,如果需要制定版本的数据库,可以自己在官网下载:https://ftp.ncbi.nih.gov/pub/taxonomy/,然后指定位置:

pctax::download_taxonkit_dataset(make_sure = TRUE,taxdump_tar_gz = "~/Downloads/taxdump.tar.gz")

使用

# 下列命令不报错说明可以正常使用
check_taxonkit(print = FALSE)

主要功能与taxonkit一致:

函数功能
taxonkit_list列出指定TaxId下所有子单元的的TaxID
taxonkit_lineage根据TaxID获取完整谱系(lineage)
taxonkit_reformat将完整谱系转化为“界门纲目科属种株”的自定义格式
taxonkit_name2taxid将分类单元名称转化为TaxID
taxonkit_filter按分类学水平范围过滤TaxIDs
taxonkit_lca计算最低公共祖先(LCA)

并且help(taxonkit_*)可查看详细使用说明。

# 列出[genus] Homo下的所有子单元
taxonkit_list(ids = c(9605), indent = "-", show_name = TRUE, show_rank = TRUE)
##  [1] "9605 [genus] Homo"                                    
##  [2] "-9606 [species] Homo sapiens"                         
##  [3] "--63221 [subspecies] Homo sapiens neanderthalensis"   
##  [4] "--741158 [subspecies] Homo sapiens subsp. 'Denisova'" 
##  [5] "-1425170 [species] Homo heidelbergensis"              
##  [6] "-2665952 [no rank] environmental samples"             
##  [7] "--2665953 [species] Homo sapiens environmental sample"
##  [8] "-2813598 [no rank] unclassified Homo"                 
##  [9] "--2813599 [species] Homo sp."                         
## [10] ""

taxonkit_lineage, taxonkit_reformat, taxonkit_name2taxid, taxonkit_filtertaxonkit_lca 默认从文件中读取数据,也可通过指定text = TRUE从字符串输入读取输入数据:

# 查询9606和63221的完整谱系
taxonkit_lineage("9606\n63221", show_name = TRUE, show_rank = TRUE, text = TRUE)%>%pcutils::strsplit2(split = "\t",colnames = c("taxid","lineage","name","level"))
##   taxid
## 1  9606
## 2 63221
##                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          lineage
## 1                               cellular organisms;Eukaryota;Opisthokonta;Metazoa;Eumetazoa;Bilateria;Deuterostomia;Chordata;Craniata;Vertebrata;Gnathostomata;Teleostomi;Euteleostomi;Sarcopterygii;Dipnotetrapodomorpha;Tetrapoda;Amniota;Mammalia;Theria;Eutheria;Boreoeutheria;Euarchontoglires;Primates;Haplorrhini;Simiiformes;Catarrhini;Hominoidea;Hominidae;Homininae;Homo;Homo sapiens
## 2 cellular organisms;Eukaryota;Opisthokonta;Metazoa;Eumetazoa;Bilateria;Deuterostomia;Chordata;Craniata;Vertebrata;Gnathostomata;Teleostomi;Euteleostomi;Sarcopterygii;Dipnotetrapodomorpha;Tetrapoda;Amniota;Mammalia;Theria;Eutheria;Boreoeutheria;Euarchontoglires;Primates;Haplorrhini;Simiiformes;Catarrhini;Hominoidea;Hominidae;Homininae;Homo;Homo sapiens;Homo sapiens neanderthalensis
##                            name      level
## 1                  Homo sapiens    species
## 2 Homo sapiens neanderthalensis subspecies

从文件中读取数据:

names <- system.file("extdata/name.txt", package = "pctax")
taxonkit_name2taxid(names, name_field = 1, sci_name = FALSE, show_rank = FALSE)%>%pcutils::strsplit2(split = "\t",colnames = c("name","taxid"))
##                                              name   taxid
## 1                                    Homo sapiens    9606
## 2            Akkermansia muciniphila ATCC BAA-835  349741
## 3                         Akkermansia muciniphila  239935
## 4                 Mouse Intracisternal A-particle   11932
## 5                                        Wei Shen        
## 6 uncultured murine large bowel bacterium BAC 54B  314101
## 7                       Croceibacter phage P2559Y 1327037

系统发育树

如果是做16S测序的话,在分析过程中就会得到一个带距离的系统发育树。宏基因组分析如果组装MAG后用GTDB-Tk比对数据库后也可以获得有距离的系统发育树。

但有时候我们想要从物种名或taxid获取整齐的谱系信息,用来一个构建系统发育树(层级树,没有真实的距离,只展示包含关系)。这是一个常见的需求,很多文章都会画一个这样的树图来展示自己的数据。

可以实现这个需求的工具有一些:

  • iPhylo:https://iphylo.net/,免费,快速,支持NCBI taxonomy和一些化学物质分类树,赞
  • R包taxtree,很慢
  • PhyloT:https://phylot.biobyte.de/,收费

当然可以使用pctax包快速完成,对于分析流程都在R里做的人来说非常方便:

names <- system.file("extdata/name.txt", package = "pctax")%>%readLines()# 首先通过`name_or_id2df`获取整齐的系统发育分类:
tax_df=name_or_id2df(names,mode = "name")# 去除部分NA,原因可能是学名不标准,或者在新数据库里删除了,因为taxonomy数据库是不断变化的
tax_df=na.omit(tax_df)#用`df2tree`将分类层级表转化为树对象
tax_tree=pctax::df2tree(tax_df[,3:9])# tax_tree是phylo对象,可以用ape包直接简单绘图
ape:::plot.phylo(tax_tree)

可视化

pctax还提供了一些系统发育信息展示方法:

  1. 系统发育树
data(otutab, package = "pcutils")
#otutab是丰度数据,taxonomy是分类层级表(可通过name_or_id2df获得)
ann_tree(taxonomy, otutab) -> treeeasy_tree(tree, add_abundance = TRUE) -> p
p

添加主要Phylum的strip:

easy_tree(tree, add_abundance = TRUE,add_tiplab = FALSE) -> p
some_tax <- table(taxonomy$Phylum) %>%sort(decreasing = TRUE) %>%head(5) %>%names()
add_strip(p, some_tax)

当然,更多系统发育树的绘制可以参考我之前写的R绘制优美的进化树(基础)和R绘制优美的进化树(进阶),或者使用iPhylo网站来交互式绘图:iPhylo 生成并绘制优美的分类树

  1. 桑基图:
sangji_plot(tree)

3.旭日图

sunburst(tree)

TaxonKit 使用

TaxonKit是采用Go语言编写的命令行工具, 提供Linux, Windows, macOS操作系统不同架构(x86-64/arm64)的静态编译的可执行二进制文件。
发布的压缩包不足3Mb,除了Github托管外,还提供国内镜像供下载,同时还支持conda和homebrew安装。

用户只需要下载、解压,开箱即用,无需配置,仅需下载解压NCBI Taxonomy数据文件解压到指定目录即可。

  • 源代码 https://github.com/shenwei356/taxonkit ,
  • 文档 http://bioinf.shenwei.me/taxonkit (介绍、使用说明、例子、教程)

选择系统对应的版本下载最新版 https://github.com/shenwei356/taxonkit/releases ,解压后添加环境变量即可使用。或可选conda安装

conda install taxonkit -c bioconda -y

表格数据处理,推荐使用 csvtk 更高效:

conda install csvtk -c bioconda -y

测试数据下载可直接 https://github.com/shenwei356/taxonkit 下载项目压缩包,或使用git clone下载项目文件夹,其中的example为测试数据

git clone https://github.com/shenwei356/taxonkit

TaxonKit为命令行工具,采用子命令的方式来执行不同功能, 大多数子命令支持标准输入/输出,便于使用命令行管道进行流水作业, 轻松整合进分析流程中。

  • 输出:
    • 所有命令输出中包含输入数据内容,在此基础上增加列。
    • 所有命令默认输出到标准输出(stdout),可通过重定向(>)写入文件。
    • 或通过全局参数-o--out-file指定输出文件,且可自动识别输出文件后缀(.gz)输出gzip格式。
  • 输入:
    • 除了listtaxid-changelog之外,lineage, reformat, name2taxid, filterlca 均可从标准输入(stdin)读取输入数据,也可通过位置参数(positional arguments)输入,即命令后面不带 任何flag的参数,如 taxonkit lineage taxids.txt
    • 输入格式为单列,或者制表符分隔的格式,输入数据所在列用-i--taxid-field指定。

TaxonKit直接解析NCBI Taxonomy数据文件(2秒左右),配置更容易,也便于更新数据,占用内存在500Mb-1.5G左右。 数据下载:

# 有时下载失败,可多试几次;或尝试浏览器下载此链接
wget -c https://ftp.ncbi.nih.gov/pub/taxonomy/taxdump.tar.gz 
tar -zxvf taxdump.tar.gz# 解压文件存于家目录中.taxonkit/,程序默认数据库默认目录
mkdir -p $HOME/.taxonkit
cp names.dmp nodes.dmp delnodes.dmp merged.dmp $HOME/.taxonkit

Taxonkit的作者大大贴心地提供了中文文档:https://bioinf.shenwei.me/taxonkit/chinese/,非常详细,大家可以参考使用。

关注公众号,获取最新推送

关注公众号 ‘bio llbug’,获取最新推送。

这篇关于R调用Taxonkit展示系统发育信息的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1068031

相关文章

SpringBoot使用Apache Tika检测敏感信息

《SpringBoot使用ApacheTika检测敏感信息》ApacheTika是一个功能强大的内容分析工具,它能够从多种文件格式中提取文本、元数据以及其他结构化信息,下面我们来看看如何使用Ap... 目录Tika 主要特性1. 多格式支持2. 自动文件类型检测3. 文本和元数据提取4. 支持 OCR(光学

C#实现获取电脑中的端口号和硬件信息

《C#实现获取电脑中的端口号和硬件信息》这篇文章主要为大家详细介绍了C#实现获取电脑中的端口号和硬件信息的相关方法,文中的示例代码讲解详细,有需要的小伙伴可以参考一下... 我们经常在使用一个串口软件的时候,发现软件中的端口号并不是普通的COM1,而是带有硬件信息的。那么如果我们使用C#编写软件时候,如

通过C#获取PDF中指定文本或所有文本的字体信息

《通过C#获取PDF中指定文本或所有文本的字体信息》在设计和出版行业中,字体的选择和使用对最终作品的质量有着重要影响,然而,有时我们可能会遇到包含未知字体的PDF文件,这使得我们无法准确地复制或修改文... 目录引言C# 获取PDF中指定文本的字体信息C# 获取PDF文档中用到的所有字体信息引言在设计和出

Idea调用WebService的关键步骤和注意事项

《Idea调用WebService的关键步骤和注意事项》:本文主要介绍如何在Idea中调用WebService,包括理解WebService的基本概念、获取WSDL文件、阅读和理解WSDL文件、选... 目录前言一、理解WebService的基本概念二、获取WSDL文件三、阅读和理解WSDL文件四、选择对接

C#读取本地网络配置信息全攻略分享

《C#读取本地网络配置信息全攻略分享》在当今数字化时代,网络已深度融入我们生活与工作的方方面面,对于软件开发而言,掌握本地计算机的网络配置信息显得尤为关键,而在C#编程的世界里,我们又该如何巧妙地读取... 目录一、引言二、C# 读取本地网络配置信息的基础准备2.1 引入关键命名空间2.2 理解核心类与方法

Java调用Python代码的几种方法小结

《Java调用Python代码的几种方法小结》Python语言有丰富的系统管理、数据处理、统计类软件包,因此从java应用中调用Python代码的需求很常见、实用,本文介绍几种方法从java调用Pyt... 目录引言Java core使用ProcessBuilder使用Java脚本引擎总结引言python

java如何调用kettle设置变量和参数

《java如何调用kettle设置变量和参数》文章简要介绍了如何在Java中调用Kettle,并重点讨论了变量和参数的区别,以及在Java代码中如何正确设置和使用这些变量,避免覆盖Kettle中已设置... 目录Java调用kettle设置变量和参数java代码中变量会覆盖kettle里面设置的变量总结ja

使用Python检查CPU型号并弹出警告信息

《使用Python检查CPU型号并弹出警告信息》本教程将指导你如何编写一个Python程序,该程序能够在启动时检查计算机的CPU型号,如果检测到CPU型号包含“I3”,则会弹出一个警告窗口,感兴趣的小... 目录教程目标方法一所需库步骤一:安装所需库步骤二:编写python程序步骤三:运行程序注意事项方法二

PostgreSQL如何查询表结构和索引信息

《PostgreSQL如何查询表结构和索引信息》文章介绍了在PostgreSQL中查询表结构和索引信息的几种方法,包括使用`d`元命令、系统数据字典查询以及使用可视化工具DBeaver... 目录前言使用\d元命令查看表字段信息和索引信息通过系统数据字典查询表结构通过系统数据字典查询索引信息查询所有的表名可

如何在页面调用utility bar并传递参数至lwc组件

1.在app的utility item中添加lwc组件: 2.调用utility bar api的方式有两种: 方法一,通过lwc调用: import {LightningElement,api ,wire } from 'lwc';import { publish, MessageContext } from 'lightning/messageService';import Ca