怎么用python的MCScanX分析物种间分共线性

今天小编给大家分享一下怎么用python的MCScanX分析物种间分共线性的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。1. 安装这里可以分两步，分别是安装LASTAL和jcvi python包。LASTAL下载地址：http://last.cbrc.jp/，编译后将lastal 和 lastdb 添加到PATH中。jcvi安装比较简单，在命令行直接运行下列命令：2. 数据下载运行MCscan需要序列以及坐标文件，分别是fasta格式以及BED格式的，例如，可以从Phytozome下载cds的序列文件以及gff文件，再由gff文件生成BED文件。当然JCVI有相应的方法，可以直接下载，省去我们自己下载整理数据的麻烦，具体操作如下：$ python -m jcvi.apps.fetch phytozome… Acoerulea Alyrata Athaliana Bdistachyon Brapa Cclementina Cpapaya Creinhardtii Crubella Csativus Csinensis Csubellipsoidea_C-169 Egrandis 免费云主机域名 Fvesca Gmax Graimondii Lusitatissimum Mdomestica Mesculenta Mguttatus Mpusilla_CCMP1545 Mpusilla_RCC299 Mtruncatula Olucimarinus Osativa Ppatens Ppersica Ptrichocarpa Pvirgatum Pvulgaris Rcommunis Sbicolor Sitalica Slycopersicum Smoellendorffii Stuberosum Tcacao Thalophila Vcarteri Vvinifera Zmays early_release…$ python -m jcvi.apps.fetch phytozome Vvinifera,Ppersica…$ lsPpersica_139_cds.fa.gz Ppersica_139_gene.gff3.gz Vvinifera_145_cds.fa.gz Vvinifera_145_gene.gff3.gzGFF转BED：如果参考基因组没有cds的序列文件，可下载染色体序列，根据gff文件提取cds序列。3. 成对共线性搜索准备好输入文件后，就可以进行共线性搜索了。首先要将工作目录切换到输入文件所在目录，然后运行如下命令：运行结束后会得到以下几个文件4. 成对同线性可视化观察成对的共线性的最佳可视化方法是使用dotplot，这里只需要一条命令。5. 线性可视化我们还可以使用同样的共线性输出文件做不同的可视化图片。这里需要在准备两个输入文件，seqids 文件和layout 文件。前者为两个基因组都包括哪些的染色体，这里最好移除较短的scaffolds，文件格式如下所示：其中第一行为葡萄所包含的19个染色体，第二行为桃子包含的8个染色体。后者为画图所需的配置文件，格式如下：其中前三列指定了轨迹的位置，然后是rotation, color, label, vertical alignment (va), 和 基因组 BED 文件.最后是连线的绘制，信息来自grape.peach.anchors.simple文件。grape.peach.anchors.simple由以下命令生成：然后，我们就可以绘图了！6. 共线性结果说明1.基因组共线性详细结果文件，过滤掉不可靠的共线性区块之后的文件：*.anchors.new，第一列为一个 基因组基因ID，第二列为另一个基因组的基因ID文件，即是两个基因组共线性区域内基因对应关系；不同的共线性区块用“###” 隔开2.基因组共线性简化结果文件：*anchors.simple；一行为一个共线性区块，前两列表示一个基因组中两个基因组之间的区域，与后两列（3,4列）另一个基因组中的两个基因之间的区域存在共线性关系；第5列物区域跨度，最后一列为: +为正向，-为反向
3.如果要设置颜色，可修改2.中的文件，也就是在需要修改颜色的行头部加上颜色值，具体格式如下：注意颜色值为16进制，*隔开； 没有添加颜色值的行默认灰色以上就是“怎么用python的MCScanX分析物种间分共线性”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注百云主机行业资讯频道。

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