保守AS模式的鉴定

1.筛选同源基因片段

使用同源基因的序列进行all-vs-all BLASTN，筛选比对长度大于200bp，序列相似度达到90%，根据四种同源关系，筛选那些四个同源基因间共有的同源片段；

在片段内的相似的绝对坐标看剪切事件是否在区间内，并且不同基因组间在

  • 筛选同源片段的指标

  • 相似长度大于200，相似度大于90%

##进行blast
bsub -q smp -n 10 -R span[hosts=1] -J blast -e %J.err -o %J.out "blastn -query  blast.fa  -db ./blast -outfmt '6  qseqid sseqid qstart qend sstart send nident pident qcovs evalue bitscore'  -out test.blast -evalue 1e-5 -num_threads 10"

根据同源基因筛选同源片段

python blast.py  -homolog ~/work/Alternative/result/homologo/homologGene/A2_D5_At_Dt_collinearity.txt  -Blast test.blast  -geneBed all_gene.bed  -o 11111

根据同源片段，筛选处于同一个片段的同一种剪切事件

##
python AS.py -Blast 1111  -A2 ~/work/Alternative/result/Gh_result/CO31_32_result/evolution2/A2_AS.txt  -D5 ~/work/Alternative/result/Gh_result/CO31_32_result/evolution2/D5_AS.txt  -TM1 ~/work/Alternative/result/Gh_result/CO31_32_result/evolution2/TM1_AS.txt  -o  At_Dt_AS

筛选同源基因间保守的AS事件

 python ../conseve_AS.py  -AS At_Dt_AS  -o At_Dt_conerved_AS

比较各个基因组中AS的差异程度

  • IR、SE与普通的exon、IR在CG含量、长度上是否存在一个差异

  • 比较AS gene和gene在染色体上的分布，是否存在关联

  • 比较不同基因组间保守的AS pattern

  • 挑几个AS event进行照胶

IR、SE长度差异

##提取所有Intron的坐标
python ~/scripte/Alternative/extractIsformIntronPosition.py ~/work/Alternative/result/Gh_result/CO31_32_result/07_annotation/merge.gtf 11
##提取所有的mRNA坐标

##merge所有的intron坐标
sort -k1,1 -k2,2n 11  >22
~/software/bedtools2-2.29.0/bin/mergeBed -i  22 >all_intron.bed

##使用merge后的mRNA坐标减去merge后的intron坐标为Constitutive exon坐标
~/software/bedtools2-2.29.0/bin/subtractBed -a  all_mRNA.bed -b all_intron.bed >constitutive_exon.bed
##提取IR坐标
awk '$4~/PB/||$5~/PB/{print $3}' ../TM1_AS.txt |grep "RI"|awk -F ":" '{print $2"\t"$4}'|sed 's/-/\t/g' >IR.bed
##提取SE坐标
awk '$4~/PB/||$5~/PB/{print $3}' ../TM1_AS.txt |grep "SE"|awk -F ":" '{print $2"\t"$3"\t"$4}'|sed 's/-/\t/g'|cut -f1,3,4 >SE.bed
##使用merge后的intron坐标减去IR坐标为constitutive Intron坐标
 ~/software/bedtools2-2.29.0/bin/subtractBed -a  all_intron.bed  -b IR.bed >constitutive_intron.bed

在序列长度上，SE exon相比于constitutive exon长度更短，IR长度相比于constitutive intron在中位数上更长，而在平均数上IR相比于constitutive intron更短。

合并各个基因组的数据

##组成型exon
awk '{print $3-$2+1"\tconExon\tTM1"}' constitutive_exon.bed  >exon_plot.txt 
##SE
awk '{print $3-$2+1"\tSE\tTM1"}' SE.bed  >>exon_plot.txt
##组成型intron
awk '{print $3-$2+1"\tconintron\tTM1"}' constitutive_intron.bed  >>intron_plot.txt
##IR
awk '{print $3-$2+1"\tIR\tTM1"}' IR.bed  >>intron_plot.txt

##GC含量
awk '$1~/^[^#]/{print $5"\tIR\tA2"}' ~/work/Alternative/result/Ga_result/CO11_12_result/AS2/ASlength/IR_GC.txt  >>intron_GC_plot.txt

IR、SE在GC含量上的差异

##根据bed文件，提取对应的GC含量
~/software/bedtools2-2.29.0/bin/nucBed -fi ~/work/Alternative/data/Ghirsutum_genome_HAU_v1.0/Ghirsutum_genome_HAU_v1.0.fasta -bed constitutive_intron.bed >constitutive_intron_GC.txt

保守的AS pattern

  • 使用k-mer构造与AS event长度相同的k-mer，保留相似度大于90%，相似长度占k-mer长度的90%以上，得分最高的k-mer片段

  • 将同源基因的k-mer片段与同源基因的AS事件取交集，并且为同类型事件，交集长度占k-mer长度的90%以上

这个k-mer的方法受基因注释的影响，当基因注释不完整的时候回没有那个k-mer序列，从而匹配不到

各个AS 事件的保守的比例

python ~/work/Alternative/result/Gh_result/CO31_32_result/ORF/AddAnnotionTag.py  ~/work/Alternative/result/Gh_result/CO31_32_result/evolution2/A2_AS.txt ~/work/Alternative/result/Gh_result/CO31_32_result/evolution2/D5_AS.txt  ~/work/Alternative/result/homologo/homologGene/A2_D5_At_Dt_collinearity.txt  11
##统计总的基因中，每种剪切事件的数目
awk '$3!="0-0-0-0"&&$4!="0-0-0-0"{print $3"\t"$4}' At_Dt_ASCount.txt |sed 's/\t/-/g'|awk -F "-" '{a+=$1;b+=$2;c+=$3;d+=$4;e+=$5;f+=$6;j+=$7;k+=$8}END{print a"\t"b"\t"c"\t"d"\t"e"\t"f"\t"j"\t"k}'

IR事件在四种比较中，占所有IR事件的比例

比较

A2_At

A2_D5

At_Dt

D5_Dt

比例

1976/9263

1547/9263

1216/6194

1885/7452

1869/6194

1584/7452

1223/6311

1806/6311

SE事件在四种比较中，占所有SE事件的比例

比较

A2_At

A2_D5

At_Dt

D5_Dt

比例

216/1352

187/1352

192/1173

312/1880

199/1173

185/1880

191/1122

314/1122

A3事件在四种比较中，占所有A3事件的比例

比较

A2_At

A2_D5

At_Dt

D5_Dt

比例

894/3880

846/4197

865/3993

1429/5694

876/4170

890/5676

858/3959

1318/4473

A5事件在四种比较中，占所有A5事件的比例

比较

A2_At

A2_D5

At_Dt

D5_Dt

比例

602/2749

440/2885

473/3135

786/3576

534/3212

464/3600

477/3104

745/3429

各种保守剪切事件占据所有事件的比例；

通过比较发现同一个直系基因组间A S的保守比例高于非直系同源基因组；并且IR、A3、A5事件相比于SE事件有着更高的保守比例

比较

IR

SE

A3

A5

A2 vs At

30.17%

16.97%

23.04%

21.90%

D5 vs Dt

28.62%

16.60%

29.46%

21.98%

A2 vs D5

21.25%

13.83%

20.15%

15.25%

At vs Dt

19.64%

17.02%

21.67%

15.37%

类型

IR

SE

A3

A5

直系基因组平均保守率

29.39

16.79

26.25

21.94

非直系基因组平均保守率

20.45

15.43

20.91

15.31

不同基因组在AS gene 数目上的差异

这里AS geng统计的是PacBio转录本上发生AS的类型。

大致有29.92%~37.81%的同源基因是AS gene多倍化过程中ASgene的数目在逐渐下降，在二倍体中D5 AS gene的数目显著性的高于A2基因组，而在多倍化后At、Dt间在AS gene的数目上没有显著性的差异；并且有2009(9.5%)个基因在四个同源基因中都存在AS，在A2、D5、At、Dt中分别有1046,1220,522,566个亚基因组特异性的AS gene；进一步比较AS 基因包含AS 的数目发现D基因组中更多的AS gene发生AS数目的减少。仅仅只有2009(9.5%)的同源基因都存在AS事件

基因组

AS gene

非AS gene

total

A2

6417

14649

21066

D5

6805

14261

21066

At

5122

15944

21066

Dt

5115

15951

21066

D5相比于Dt，同源基因的AS事件的数目在减少，而A2相比于At在基因AS的数目没有D基因组减少的显著；D基因组中更多的基因发生AS的减少

其他基因组

AS数目发生减少

其他基因

总基因数

A基因组

3930

17136

21066

D基因组

5362

15704

21066

对四组同源基因对在AS数目上进行分类，AS数目上相差不超过两倍则认为是没有差异的

  • 二倍体高于四倍体

  • 二倍体低于四倍体

  • A2、D5、At、Dt 四个基因组在AS 数目上没有明显差异

  • A2、At都高于D5和Dt

  • D5和Dt都高于A2和At

  • A2一枝独秀

  • D5一枝独秀

  • At一枝独秀

  • Dt一枝独秀

##制作绘图数据，二倍体比四倍体AS数目多
awk '$5>$7&&$5>$8&&$6>$7&&$6>$8{print $0}' 22 |awk '{print $1"\t"$5"\tA2\n"$1"\t"$6"\tD5\n"$1"\t"$7"\tAt\n"$1"\t"$8"\tDt\n"}' >A2_D5_high_At_Dt.txt

保守的AS pattern：基因存在保守的AS事件；

完全保守的AS pattern：所有的AS都是保守的。

python ../conserveASPattern.py -conserve A2_D5_conserve_AS  -AS1 ~/work/Alternative/result/Gh_result/CO31_32_result/evolution2/A2_AS.txt -AS2  ~/work/Alternative/result/Gh_result/CO31_32_result/evolution2/D5_AS.txt -ho ~/work/Alternative/result/homologo/homologGene/A2_D5_At_Dt_collinearity.txt -o 11
##完全保守的AS pattern
awk '$2==$3&&$2==$5&&$2!=0{print $0}' 11 |wc -l

A2和At间保守的AS pattern gene个数

A2和At间总共有8667个同源基因存在AS，其中仅仅只有1746(20.1%)个基因存在保守的AS，而仅仅只有135个基因存在保守的AS模式

D5和Dt间保守的AS pattern gene 个数

D5和Dt间总共有9449个基因存在AS，其中有2045(21.64%)个基因存在保守的AS，而仅仅只有108个基因存在完全保守的AS模式

A2和D5间保守的AS pattern gene 个数

A2和D5间总共有9692个基因存在AS，其中有1621（16.73%）个基因存在保守的AS，仅仅只有86个基因存在完全保守的AS模式

At和Dt间保守的AS pattern gene 个数

At和Dt间总共有8489个基因存在AS，其中有1417（16.69%）个基因存在保守的AS，而仅仅只有208个基因存在保守的AS 模式

与祖先基因组相比，约有16%~21.64%的直系同源基因都包含保守的剪切模式；同时A、D两个亚基因组在多倍化后，A、D之间存在保守AS模式的基因数目相比于祖先二倍体A2和D5中的状态来说更少了。

Ka/Ks分析

参考：A comparative transcriptional landscape of maize and sorghum obtained by single-molecule sequencing

  • 同源基因都存在PacBio转录本，使用表达量最高的那个转录本的作为基因的CDS序列

##根据预测的ORF序列，获取PacBio转录本对应CDS序列
python ~/github/zpliuCode/script/genestruct/getCDSsequenceByEMBOSS.py TM1_PacBio.gtf ~/work/Alternative/data/Ghirsutum_genome_HAU_v1.0/Ghirsutum_genome_HAU_v1.0.fasta TM1_PacBio_EMBOSS.fa TM1_PacBio_CDS.fa
##获取PacBio转录本的peptide序列
python Gh_result/04KaKs/getHomologProductiveSequence.py ../01EMBOSS/TM1_peptide.fa  ~/work/Alternative/result/Gh_result/01productiveIsoform/productive_isoform.txt At_Dt_homolog_gene_withPacBio_read.txt At_Dt.peptide

当同源基因都存在PacBio转录本时，使用表达量最高的PacBio转录本作为基因的CDS序列。

  • proc 文件需要和序列文件放同一个文件夹

  • 需要在序列文件所在目录运行脚本

##计算同源基因间的Ka/Ks值
  export PATH="/public/home/zpliu/software/paraat/ParaAT2.0/:$PATH"
  export PATH="/public/home/zpliu/software/KaKs_Calculator2.0/bin/Linux/:$PATH"
 module load mafft/7.453
  module load BLAST/2.2.26-Linux_x86_64
  cd ${filePath}/${item}/
  ParaAT.pl -h ${homologFile} -a ${peptideFile} -n ${CDSFile} -p proc -o ${filePath}/${item}/KaKs2 -m mafft -c 1 -f axt -g -k
  ##合并所有基因的Ka/Ks信息

  ##使用NG 方法计算Ka/Ks值，需要循环的使用KaKs_Calculator
  使用ParaAT运行后的`aln.axt`文件
  过滤掉Ks为NA的项

根据Ka/Ks的结果筛选正向选择和负向选择的基因中AS基因变化的比例

  • AS保守的基因

  • 没有AS的基因

  • 存在AS的差异

比较各个基因组中AS基因和非AS基因的转录本分化指数TDI

  1. 表达的（两个基因组中都存在PacBio转录本）发生AS的同源基因

  2. 表达的未发生AS的同源基因

更高的TDI意味着更年轻的转录组，多倍化过程中处于发散阶段；而更低的TDI意味了多倍化过程中处于保守的状态

这里用来计算的TDI的基因是根据基因AS与否分为了两类：

  • 过滤掉Ka/Ks值为NA的

基因组

都存在转录本同源基因数

发生AS

未发生AS

A2

10670

4720

4253

D5

10198

5401

3878

At

10670

4289

4684

Dt

10198

4409

4870

##基因的表达量用RNA-seq的结果
python caculate_TDI.py A2_At_KaKs.txt ~/work/Alternative/result/Gh_result/CO31_32_result/geneFPKM_readsCount/TM1_geneFPKM_read.txt ../../05polyploidization/02ASevent/At_homolog_AS.txt ../A2_At/A2_At_homolog_gene_withPacBio_read.txt 11
##存在AS基因的TDI值
grep -v NA At_kaks_readCount_AS.txt |grep AS  |awk '{a+=$2*$3;b+=$3}END{print a/b}'
##不存AS基因的TDI值
grep -v NA At_kaks_readCount_AS.txt |grep AS  -v |awk '{a+=$2*$3;b+=$3}END{print a/b}'

基因组

AS TDI

noneAS TDI

A2

0.41

0.35

D5

0.33

0.28

At

0.44

0.36

Dt

0.34

0.27

AS基因在多倍化过程中，进化更快一些；而且A2相比于D5基因进化更快。

AS事件的保守性分析

  • 由于k-mer序列的提取依赖于基因的注释信息，因此基因注释信息的准确信会对

  • 如果序列在基因中由于结构变异或者TE导致的缺失也是会鉴定不到的

筛选指标：

  • AS event 与kmer序列保守核苷酸所占的比例

使用muscle分析k-mer序列之间的保守程度

##提取每个gene的bed文件
awk '$3~/gene/{OFS="\t";print $1,$4,$5,$7,$9}' G.arboreum.Chr.v1.0.gff|sed -e 's/;.*//g' -e 's/ID=//g'|awk '{OFS="\t";print $1,$2,$3,$5,"1",$4}' >A2_gene.bed
##由于bedtools提取序列的坐标从0开始，改造一下bed文件
awk '{OFS="\t";print $1,$2-1,$3,$4,$5,$6}' A2_gene.bed  >A2_fasta.bed 
##提取对应的gene序列
 sed -i 's/(.*//g' A2_gene.fa

提取k-mer序列进行muscle

  • 脚本太慢了，直接拆分文件提交任务进行跑

##拆分文件
split -d -10  A2_homolog_AS.txt split/AS_10_item
##批量提交任务
python ~/github/zpliuCode/Isoseq3/04ASconserved/ASkmer.py  -AS ../05polyploidization/02ASevent/A2_homolog_AS.txt -querygene A2_gene.bed  -datagene TM1_gene.bed  -genefasta A2_At.fasta -homolog ../05polyploidization/01isoformConserved/A2_vs_At/homolog_gene.txt -out 11 -p 20

序列水平即使有很大的差异，但仍旧发生了AS

Ghir_D05G000980;RI:Ghir_D05:901620:901829-902035:902068:- >Ghir_A05G000820;Ghir_A05:951825-952031 98 206

这个RI与kmer即使只有98/206的相似度，但是在kmer的位置还是发生了AS事件

统计单个碱基上比对到的read数目

  • split只保留read覆盖区域比对质量为M的

##将bam文件转换为bed文件
samtools view -O BAM -L primer.bed  D5_rmdup.bam  >D5.bam
~/software/bedtools2-2.29.0/bin/bamToBed -i read.bam -split >read.bed 
##制作window
~/software/bedtools2-2.29.0/bin/windowMaker  -b primer.bed  -w 0 -s 1 >primer_window.bed 
##取交集
~/software/bedtools2-2.29.0/bin/intersectBed  -loj -a primer_window.bed  -b read.bed |awk '{a[$2]+=1}END{for(i in a){print i"\t"a[i]}}'|sort -k1,1n >D5_read_count.txt
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