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

Java调用C#动态库的三种方法详解

《Java调用C#动态库的三种方法详解》在这个多语言编程的时代,Java和C#就像两位才华横溢的舞者,各自在不同的舞台上展现着独特的魅力,然而,当它们携手合作时,又会碰撞出怎样绚丽的火花呢?今天,我们... 目录方法1:C++/CLI搭建桥梁——Java ↔ C# 的“翻译官”步骤1:创建C#类库(.NET

C/C++和OpenCV实现调用摄像头

《C/C++和OpenCV实现调用摄像头》本文主要介绍了C/C++和OpenCV实现调用摄像头,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录准备工作1. 打开摄像头2. 读取视频帧3. 显示视频帧4. 释放资源5. 获取和设置摄像头属性

Linux查看系统盘和SSD盘的容量、型号及挂载信息的方法

《Linux查看系统盘和SSD盘的容量、型号及挂载信息的方法》在Linux系统中,管理磁盘设备和分区是日常运维工作的重要部分,而lsblk命令是一个强大的工具,它用于列出系统中的块设备(blockde... 目录1. 查看所有磁盘的物理信息方法 1:使用 lsblk(推荐)方法 2:使用 fdisk -l(

SpringBoot如何对密码等敏感信息进行脱敏处理

《SpringBoot如何对密码等敏感信息进行脱敏处理》这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot对密码等敏感信息进行脱敏处理的几个常用方法,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录​1. 配置文件敏感信息脱敏​​2. 日志脱敏​​3. API响应脱敏​​4. 其他注意事项​​总结

使用Python实现调用API获取图片存储到本地的方法

《使用Python实现调用API获取图片存储到本地的方法》开发一个自动化工具,用于从JSON数据源中提取图像ID,通过调用指定API获取未经压缩的原始图像文件,并确保下载结果与Postman等工具直接... 目录使用python实现调用API获取图片存储到本地1、项目概述2、核心功能3、环境准备4、代码实现

使用@Cacheable注解Redis时Redis宕机或其他原因连不上继续调用原方法的解决方案

《使用@Cacheable注解Redis时Redis宕机或其他原因连不上继续调用原方法的解决方案》在SpringBoot应用中,我们经常使用​​@Cacheable​​注解来缓存数据,以提高应用的性能... 目录@Cacheable注解Redis时,Redis宕机或其他原因连不上,继续调用原方法的解决方案1

C#通过进程调用外部应用的实现示例

《C#通过进程调用外部应用的实现示例》本文主要介绍了C#通过进程调用外部应用的实现示例,以WINFORM应用程序为例,在C#应用程序中调用PYTHON程序,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录窗口程序类进程信息类 系统设置类 以WINFORM应用程序为例,在C#应用程序中调用python程序

springboot实现配置文件关键信息加解密

《springboot实现配置文件关键信息加解密》在项目配置文件中常常会配置如数据库连接信息,redis连接信息等,连接密码明文配置在配置文件中会很不安全,所以本文就来聊聊如何使用springboot... 目录前言方案实践1、第一种方案2、第二种方案前言在项目配置文件中常常会配置如数据库连接信息、Red

Java调用Python的四种方法小结

《Java调用Python的四种方法小结》在现代开发中,结合不同编程语言的优势往往能达到事半功倍的效果,本文将详细介绍四种在Java中调用Python的方法,并推荐一种最常用且实用的方法,希望对大家有... 目录一、在Java类中直接执行python语句二、在Java中直接调用Python脚本三、使用Run

Python如何调用指定路径的模块

《Python如何调用指定路径的模块》要在Python中调用指定路径的模块,可以使用sys.path.append,importlib.util.spec_from_file_location和exe... 目录一、sys.path.append() 方法1. 方法简介2. 使用示例3. 注意事项二、imp