معلومة

كيف تحصل على معرفات تصنيفية محددة للمملكة ، واللجوء ، والطبقة ، والترتيب ، والأسرة ، والجنس ، والأنواع من التحنيط؟

كيف تحصل على معرفات تصنيفية محددة للمملكة ، واللجوء ، والطبقة ، والترتيب ، والأسرة ، والجنس ، والأنواع من التحنيط؟



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

لدي قائمة بسيارات الأجرة تبدو كالتالي:

1204725 2162 1300163 420247

أنا أتطلع للحصول على ملف به معرفات تصنيفية بالترتيب من التاكسيات أعلاه:

Kingdom_id phylum_id class_id order_id family_id genus_id types_id

أنا أستخدم الحزمة "ete3". أستخدم الأداة ete-ncbiquery التي تخبرك النسب من المعرفات أعلاه. (أقوم بتشغيله من كمبيوتر Linux الخاص بي باستخدام الأمر أدناه)

ete3 ncbiquery - بحث 1204725 2162 13000163 420247 - معلومات

تبدو النتيجة كما يلي:

# علم التحنيط. 1204725 Methanobacterium formicicum DSM 3637 بدون جذر رتبة ، كائنات خلوية ، Archaea ، Euryarchaeota ، Methanobacteria ، Methanobacteriales ، Methanobacteriaceae ، Methanobacterium ، Methanobacterium formicum ، Methanobacterium formicum DSM 3637 1،1315218247 420247 Methanobrevibacter smithii ATCC 35061 بدون جذر رتبة ، كائنات خلوية ، Archaea ، Euryarchaeota ، Methanobacteria ، Methanobacteriales ، Methanobacteriaceae ، Methanobrevibacter ، Methanobrevibacter smithii ، Methanobrevibacter smithii ATCC217218

ليس لدي أي فكرة عن العناصر (IDS) التي تتوافق مع ما أبحث عنه (إن وجد)


سأقوم بنسخ / لصق إجابتي من StackOverflow هنا أيضًا.

الكود التالي:

استيراد csv من ete3 استيراد NCBITaxa ncbi = NCBITaxa () def get_desired_ranks (taxid، wish_ranks): النسب = ncbi.get_lineage (taxid) lineage2ranks = ncbi.get_rank (النسب) الرتب في lineage2ranks.items ()) إرجاع {'{} _id'.format (رتبة): Ranks2lineage.get (Ranks،'') للترتيب المطلوب_الترتيب} def main (taxids، required_ranks، path): with open (path،' w ') كـ csvfile: fieldnames = [' {} _id'.format (الترتيب) للترتيب في الترتيب_المطلوب] الكاتب = csv .DictWriter (csvfile، delimiter = " t"، fieldnames = fieldnames) الكاتب.writeheader () للضرائب في الضرائب: الكاتب.writerow (get_desired_ranks (taxid، required_ranks)) if __name__ == '__main__': taxids = [1204725، 2162، 1300163، 420247] required_ranks = ['kingdom'، 'phylum'، 'class'، 'order'، 'family'، 'genus'، 'types'] path = 'taxids.csv' main (taxids، needed_ranks، طريق)

ينتج ملفًا يشبه هذا:

Kingdom_id phylum_id class_id order_id family_id genus_id types_id  28890 183925 2158 2159 2160 2162  28890 183925 2158 2159 2160 2162  28890 183925 2158 2159 2160 2162  28890 183925 2158 2159 2172 2173

كيفية استخدام الاختصارات والقصص والمزيد للمساعدة في تذكر ترتيب التصنيف العلمي

التصنيف هو نظام تصنيف يستخدمه العلماء لفصل الكائنات الحية إلى فئات مختلفة. فيما يلي قائمة بالفئات في نظام التصنيف العلمي.

  • مملكة
  • حق اللجوء
  • فصل
  • ترتيب
  • أسرة
  • جنس
  • صنف

تبدأ الفئات بكونها عامة جدًا ، مثل المملكة ، وهي الأوسع بين جميع الفئات. يضيق النظام على طول الطريق إلى الأنواع ، وهي الفئة الأكثر تحديدًا. ستحتاج إلى حفظ هذه الفئات وكذلك كيفية عملها. راجع القسم التالي للحصول على نصائح حول حفظ فئات النظام في حالة التصنيف العلمي.


كيفية الحصول على معرفات تصنيفية محددة للمملكة ، واللجوء ، والطبقة ، والترتيب ، والأسرة ، والجنس ، والأنواع من التحنيط؟ - مادة الاحياء

تحويل أرقام الانضمام إلى التصنيف

يوفر التصنيف بعض الوظائف البسيطة لتحليل ملفات تصنيف NCBI وتفريغ المدخلات واستخدامها بكفاءة لتعيين التصنيف لأرقام المدخلات أو المعرفات التصنيفية. هذا مفيد على سبيل المثال لتعيين التصنيف لنتائج بلاست. يتم كل ذلك محليًا بعد تنزيل الملفات المناسبة من NCBI باستخدام الوظائف المضمنة (انظر أدناه).

  • تحضير قاعدة البيانات: تنزيل البيانات من NCBI وإعداد قاعدة بيانات SQLite
  • accessionToTaxa: تحويل أرقام المدخلات إلى معرفات تصنيفية
  • getTaxonomy: تحويل معرفات التصنيف إلى تصنيف

الوظائف الأكثر تخصصًا هي:

  • getId: تحويل اسم بيولوجي إلى معرف تصنيفي
  • getRawTaxonomy: ابحث عن جميع الرتب التصنيفية لمعرّف تصنيفي
  • getAccessions: البحث عن مُدخلات لمعرف تصنيفي معين
  • makeNewick: إنشاء شجرة بتنسيق Newick من الإخراج التصنيفي

وقد تبدو حالة الاستخدام البسيطة مثل (انظر أدناه لمزيد من التفاصيل):

تقوم هذه الحزمة بتنزيل بعض قواعد البيانات من NCBI وتخزينها في نموذج يسهل الوصول إليه على القرص الصلب. ينتهي هذا الأمر بأخذ مساحة مناسبة ، لذا ربما تحتاج إلى حوالي 75 جيجا بايت من مساحة القرص الصلب المجانية.

الحزمة موجودة على CRAN ، لذا يجب تثبيتها ببساطة:

إذا كنت تريد إصدار التطوير مباشرة من github ، فاستخدم مكتبة devtools وقم بتشغيل:

لاستخدام المكتبة ، قم بتحميلها باللغة R:

منذ الإصدار 0.5.0 ، هناك وظيفة بسيطة لتشغيل جميع الاستعدادات. لاحظ أنك ستحتاج إلى القليل من الوقت وتنزيل النطاق الترددي ومساحة القرص الصلب قبل تشغيل هذا الأمر (نقوم بتنزيل المهام التصنيفية لكل سجل في NCBI). لإنشاء قاعدة بيانات SQLite تسمى accessionTaxa.sql في دليل العمل الحالي (قد ترغب في تخزينها في مكان أكثر مركزية بحيث لا تحتاج إلى تكرارها مع كل مشروع) ، يمكننا تشغيل:

إذا كان كل شيء يعمل ، فيجب أن يكون هذا قد أعد قاعدة بيانات SQLite جاهزة للاستخدام. يمكنك تخطي خطوات "الإعداد اليدوي" أدناه.

يتم تخزين جميع الملفات مؤقتًا محليًا وبالتالي فإن الإعداد مطلوب مرة واحدة فقط (حذف / إعادة تسمية قاعدة بيانات SQLite واستدعاء الوظيفة لإعادة إنشاء قاعدة البيانات). ليس من الضروري التحقق يدويًا من وجود قاعدة البيانات نظرًا لأن الوظيفة تتحقق لمعرفة ما إذا كانت قاعدة بيانات SQLite موجودة وإذا كان الأمر كذلك يتخطى التنزيل / المعالجة. على سبيل المثال ، يؤدي تشغيل الأمر مرة أخرى إلى:

إنتاج أرقام الدخول

غالبًا ما يتم الحصول على أرقام دخول NCBI عند إجراء بحث BLAST (عادةً العمود الثاني من الإخراج من blastn و blastx و blastp و.). على سبيل المثال ، قد يبدو الإخراج كما يلي:

لذلك لتحديد تصنيف معين لتسلسل معين ، فإنك ستفجره على سبيل المثال قاعدة بيانات NCBI nt وتحميل النتائج في R. بالنسبة لقواعد بيانات NCBI ، غالبًا ما يكون رقم المدخل هو العنصر الرابع في | (أنبوب) حقل مرجعي منفصل (غالبًا العمود الثاني في نتيجة مفصولة بعلامة جدولة). على سبيل المثال ، CP002582.1 في gi | 326539903 | gb |CP002582.1| فوق.

على سبيل المثال ، قد تبدو القراءة في نتائج الانفجار كما يلي:

البحث عن تصنيف لأرقام انضمام NCBI

الآن نحن جاهزون لتحويل أرقام انضمام NCBI إلى معرفات تصنيفية. على سبيل المثال ، للعثور على معرّفات التصنيف المرتبطة بأرقام دخول NCBI "LN847353.1" و "AL079352.3":

وللحصول على التصنيف لتلك المعرفات:

يمكنك أيضًا الحصول على تصنيف لأرقام انضمام NCBI بدون إصدارات (.X يتبع الرقم الرئيسي ، على سبيل المثال ".1" في LN847353.1) باستخدام الإصدار = وسيطة "القاعدة" من accessionToTaxa:

البحث عن تصنيف للأسماء التصنيفية

إذا كنت ترغب في العثور على معرّفات للأسماء المصنفة ، فيمكنك القيام بشيء مثل:

ومرة أخرى للحصول على التصنيف لتلك المعرفات ، استخدم getTaxonomy:

يمكنك استخدام دالة condenseTaxa للعثور على الاتفاقيات بين نتائج التصنيف. على سبيل المثال ، لتكثيف التصنيف من القسم السابق إلى أدنى مرتبة تصنيفية مشتركة بين جميع الأصناف الثلاثة:

يمكن أيضًا تغذية هذه الوظيفة بعدد كبير من النتائج المجمعة ، على سبيل المثال نتائج BLAST لقراءات تسلسل الإنتاجية العالية بعد التصفية للحصول على أفضل النتائج لكل قراءة ، وإخراج تصنيف مكثف لكل مجموعة:

البحث عن كل التخصيصات التصنيفية لفئة معينة

للحصول على جميع التعيينات التصنيفية لفئة معينة بغض النظر عن رتبتها الخاصة ، يمكنك استخدام دالة getRawTaxonomy. لاحظ أنه غالبًا ما يكون هناك العديد من الرتب المتوسطة خارج الرتب التصنيفية الأكثر شيوعًا. تقوم الوظيفة بإرجاع قائمة حيث يمكن أن تحتوي المعرفات المختلفة على أعداد مختلفة من الرتب. يتم استخدامه بشكل مشابه لـ getTaxonomy:

البحث عن المدخلات لمعرف تصنيفي معين

للعثور على جميع الملحقات لمعرف تصنيفي معين ، يمكنك استخدام وظيفة getAccessions. هذه حالة استخدام غير معتادة ، لذا للحفاظ على المساحة ، لا يتم إنشاء فهرس افتراضيًا في read.accession2taxid. إذا كنت ستستخدم هذه الوظيفة ، فستحتاج إلى إعادة بناء قاعدة بيانات SQLite مع ضبط وسيطة indexTaxa على true باستخدام شيء مثل:

بعد ذلك يمكنك الحصول على مدخلات التصنيف 3702 بأمر مثل (لاحظ أن الوسيطة Limit تُستخدم هنا من أجل الحفاظ على المساحة):

تحويل التصنيف إلى شجرة Newick

ربما يكون هذا مفيدًا فقط في حالات قليلة محددة ولكن تم تضمين دالة ملائمة تجعل من Newick تحويل التصنيف إلى شجرة Newick. تأخذ الوظيفة مصفوفة تعطي الأعمدة المقابلة للفئات التصنيفية والصفوف المختلفة للتخصيصات التصنيفية ، على سبيل المثال الناتج من condenseTaxa أو getTaxonomy وتقليله إلى شجرة بتنسيق Newick. على سبيل المثال:

  • إصلاح خطأ متجه مسمى في AccessionToTaxa
  • أضف وظيفة makeNewick
  • تعامل مع مهلة 60 ثانية الافتراضية للتنزيلات في R
  • قم بإزالة nucl_est و nucl_gss من الإعدادات الافتراضية منذ أن قام NCBI بطيها في nucl_gb وإزالتها
  • الاسكواش R: تطوير علة
  • تم الانتقال من data.table إلى SQLite
  • تمت إضافة وظيفة PreparDatabase () الملائمة
  • أخطاء اختبار Windows المحطمة

الإعداد اليدوي لقاعدة البيانات (عادة ليس ضروريًا)

ملحوظة: منذ الإصدار 0.5.0 ، ليس من الضروري عادةً تشغيل ما يلي يدويًا ، يجب أن تقوم الوظيفة PreparDatabase () بمعظم هذا تلقائيًا نيابةً عنك (انظر أعلاه).

من أجل تجنب الوصول المستمر إلى الإنترنت وواجهات برمجة التطبيقات البطيئة ، فإن الخطوة الأولى في استخدام الحزمة هي تنزيل جميع الملفات الضرورية من NCBI. يستخدم هذا القليل من مساحة القرص ولكنه يجعل الوصول المستقبلي موثوقًا وسريعًا.

ملحوظة: ليس من الضروري التحقق يدويًا من وجود هذه الملفات نظرًا لأن الوظائف تتحقق تلقائيًا لمعرفة ما إذا كانت مخرجاتها موجودة وإذا كان الأمر كذلك تخطي التنزيل / المعالجة. احذف الملفات المحلية إذا كنت ترغب في إعادة تنزيلها أو إعادة معالجتها.

أولاً ، قم بتنزيل ملفات الأسماء والعقد الضرورية من NCBI:

تنزيل الانضمام إلى ملفات تصنيفات

ثم قم بتنزيل الانضمام إلى ملفات تحويل معرف التاكسي من NCBI. ملحوظة: هذا جميل كبير تنزيل (عدة جيجابايت):

إذا كنت ترغب أيضًا في تحديد أرقام وصول البروتين ، فقم أيضًا بتنزيل ملف prot من NCBI (مرة أخرى ، هذا ملف كبير تحميل):

تحويل الأسماء والعقد والمدخلات إلى قاعدة البيانات

ثم قم بمعالجة الأسماء وملفات العقد التي تم تنزيلها في نموذج يسهل الوصول إليه:

بعد ذلك ، قم بمعالجة ملفات الوصول التي تم تنزيلها في نفس قاعدة البيانات (قد يستغرق هذا بعض الوقت):

الآن يجب أن يكون كل شيء جاهزًا للمعالجة. يتم تخزين جميع الملفات مؤقتًا محليًا وبالتالي فإن الإعداد مطلوب مرة واحدة فقط (أو عندما ترغب في تحديث البيانات). ليس من الضروري التحقق يدويًا من وجود هذه الملفات نظرًا لأن الوظائف تتحقق تلقائيًا لمعرفة ما إذا كانت مخرجاتها موجودة وإذا كان الأمر كذلك تخطي التنزيل / المعالجة. احذف الملفات المحلية إذا كنت ترغب في إعادة تنزيلها أو إعادة معالجتها.


كيفية الحصول على معرفات تصنيفية محددة للمملكة ، واللجوء ، والطبقة ، والترتيب ، والأسرة ، والجنس ، والأنواع من التحنيط؟ - مادة الاحياء

تعالج CCMetagen محاذاة التسلسل التي تم إنتاجها باستخدام KMA ، والتي تنفذ مخطط الفرز ConClave لتحقيق تعيينات قراءة دقيقة للغاية. خط الأنابيب سريع بما يكفي لاستخدام مجموعة NCBI nt بأكملها كمرجع ، مما يسهل إدراج الكائنات الحية غير المدروسة ، مثل حقيقيات النوى الميكروبية ، في استطلاعات الميتاجينوم. ينتج CCMetagen نتائج تصنيفية مرتبة بتنسيقات سهلة الاستخدام جاهزة للنشر أو التحليلات الإحصائية النهائية.

إذا كنت تستخدم هذه الأداة ، فيرجى الاستشهاد بـ CCMetagen و KMA:

إلى جانب الإرشادات أدناه ، نقدم أيضًا برنامجًا تعليميًا لإعادة إنتاج تحليلات clasisfication الميتاجينوم الخاصة بنا للميكروبيوم للطيور البرية هنا.

ستوجهك الإرشادات أدناه في استخدام إصدار سطر الأوامر لخط أنابيب CCMetagen.

CCMetagen متاح أيضًا كخدمة ويب على https://cge.cbs.dtu.dk/services/ccmetagen/. لاحظ أننا نوصي باستخدام إصدار سطر الأوامر هذا لتحليل البيانات التي تتجاوز 1.5 جيجا بايت.

المتطلبات والتثبيت

تأكد من تثبيت التبعيات أدناه وإمكانية الوصول إليها في $ PATH. الإرشادات أدناه خاصة بأنظمة Unix.

  • إذا لم يكن لديك بالفعل ، فقم بتنزيل وتثبيت Python 3.6 CCMetagen يتطلب وحدات Python النمطية pandas (& gt0.23) و ETE3. أسهل طريقة لتثبيت هذه الوحدات هي عبر conda أو pip:

sudo apt-get install libz-dev

ملاحظة - تم إصدار نسخة جديدة من KMA - v1.3.0 - تتميز بسرعة ودقة أعلى. نوصي بتحديث KMA إلى الإصدار 1.3.0

قم بتثبيت CCMetagen عبر git:

سيؤدي هذا إلى تنزيل CCMetagen وملفات البرنامج التعليمي. يمكنك أيضًا تنزيل ملفات python من دليل github هذا (CCMetagen.py و CCMetagen_merge.py) والملفات الموجودة في مجلد ccmetagen إذا كنت تفضل تجنب تنزيل جميع الملفات الأخرى.

ثم أضف نصوص ثعبان CCMetagen إلى المسار ، بشكل مؤقت أو دائم. على سبيل المثال: PATH = $ PATH & ltyour_folder & gt / CCMetagen

لتحديث CCMetagen ، انتقل إلى مجلد CCMetagen واكتب: git pull

أو قم بتثبيت CCMetagen عبر النقطة:

سيؤدي هذا تلقائيًا إلى تثبيت حزم python الضرورية (pandas و ete3) ، بحيث يمكنك تخطي هذه الخطوة إذا كنت تستخدم النقطة.

الخيار 1 قم بتنزيل قاعدة البيانات المفهرسة (الجاهزة للاستخدام) nt أو RefSeq إما هنا أو هنا. قم بتنزيل ملف ncbi_nt_kma.zip (ملف مضغوط 96 جيجابايت ، 165 جيجابايت غير مضغوط) أو RefSeq_bf.zip (ملف 90 جيجابايت مضغوط) قم بفك ضغط قاعدة البيانات ، على سبيل المثال: unzip ncbi_nt_kma. تحتوي قاعدة البيانات nt على المجموعة الكاملة في مجموعة النوكليوتيدات NCBI (اعتبارًا من يناير 2018) ، وبالتالي فهي مناسبة لتحديد مجموعة من الكائنات الحية الدقيقة ، بما في ذلك بدائيات النوى وحقيقيات النوى. تحتوي قاعدة بيانات RefSeq_bf على جينومات بكتيرية وفطرية مرجعية كاملة ، ومناسبة للموائل المعروفة مثل الأمعاء البشرية أو عند محاولة اكتشاف الأنواع المعروفة.

الخيار 2 قمنا بفهرسة إصدار أحدث من مجموعة ncbi nucleotide (يونيو 2019) لا يحتوي على متواليات بيئية أو اصطناعية. يمكن العثور على الملف ncbi_nt_no_env_11jun2019.zip هنا ويحتوي على جميع إدخالات ncbi nt باستثناء أحفاد حقيقيات النوى البيئية (Taxid 61964) ، بدائيات النوى البيئية (48479) ، التسلسلات غير المصنفة (12908) والمتواليات الاصطناعية (28384).

الخيار 3: قم ببناء قاعدة البيانات المرجعية الخاصة بك (موصى به!) اتبع التعليمات الموجودة في موقع KMA لفهرسة قاعدة البيانات. من المهم أن يتم دمج التاكسيات في رؤوس التسلسل للمعالجة باستخدام CCMetagen. يجب أن تبدو رؤوس التسلسل بالشكل & gt1234 | التسلسل_الوصفي ، حيث 1234 هي الضريبة. نحن نقدم نصوصًا لإعادة تسمية التسلسلات في قاعدة بيانات NT هنا.

إذا كنت تريد استخدام قاعدة بيانات RefSeq ، فإن التنسيق مشابه للتنسيق المطلوب لـ Kraken. تصف مدونة Opiniomics كيفية تنزيل التسلسلات بتنسيق مناسب. لاحظ أنك لا تزال بحاجة إلى إنشاء الفهرس باستخدام KMA: kma_index -i refseq.fna -o refseq_indexed -NI -Sparse - أو kma_index -i refseq.fna -o refseq_indexed -NI -Sparse TG لتحليل أسرع.

إذا كنت تريد حساب الوفرة بالقراءات لكل مليون (RPM) أو في عدد القراءات (الأجزاء) ، أو إذا كنت تريد حساب نسبة القراءات المعينة ، أضف العلم -ef (الميزات الموسعة):

$ db هو المسار إلى قاعدة البيانات المرجعية $ th هو عدد الخيوط $ SAMPLE_R1 هو المسار إلى mate1 لعينة metagenome / metatranscriptome ذات النهاية المزدوجة (fastq أو fasta) $ SAMPLE_R2 هو المسار إلى mate2 من زوج- عينة metagenome / metatranscriptome (fastq أو fasta) $ SAMPLE هو المسار إلى ملف metagenome / metatranscriptome أحادي النهاية (للقراءة أو contigs)

حيث $ sample_out_kma.res هو نتائج المحاذاة التي تنتجها KMA.

لاحظ أنه إذا كنت تقوم بتشغيل CCMetagen من المجلد المحلي (بدلاً من إضافته إلى المسار الخاص بك) ، فقد تحتاج إلى إضافة "python" قبل CCMetagen: python CCMetagen.py -i $ sample_out_kma.res -o results

منتهي! سيؤدي ذلك إلى إنشاء مرشح جودة إضافي وإخراج ملف نصي بتصنيفات تصنيفية مرتبة وملف رسم بياني كرونا للتصور التفاعلي.

يمكن العثور على مثال لإخراج CCMetagen هنا (ملف .csv) وهنا (ملف .html).

ستجد عمق (وفرة) كل مباراة في ملف .csv.

يمكن تقدير العمق بأربع طرق: عن طريق حساب عدد النيوكليوتيدات المطابقة للتسلسل المرجعي (استخدم العلم - الوحدة العميقة nc) ، من خلال تطبيق تصحيح إضافي لطول القالب (افتراضي في KMA و CCMetagen) ، عن طريق حساب العمق في عدد القراءات لكل مليون (RPM ، استخدم العلم - العمق_وحدة) rpm) ، أو عن طريق حساب عدد الأجزاء (أي عدد قراءات PE المطابقة للتسلسل المرجعي ، استخدم العلم --depth_unit fr). إذا كنت تريد RPM أو وحدات تجزئة ، فستحتاج إلى حفظ ملف .mapstats الذي تم إنشاؤه باستخدام KMA (والذي تحصل عليه عند تشغيل kma بالعلامة "-ef").

موازنة الحساسية والخصوصية

تستطيع ضبط صرامة التخصيصات التصنيفية من خلال ضبط الحد الأدنى للتغطية (- Coverage) ، والحد الأدنى للوفرة (- العمق) ، والحد الأدنى لمستوى تشابه التسلسل (--query_identity). التغطية هي النسبة المئوية للقواعد في التسلسل المرجعي التي يغطيها تسلسل الإجماع (استعلامك) ، ويمكن أن تزيد عن 100٪ عندما يكون تسلسل الإجماع أكبر من المرجع (بسبب عمليات الإدراج على سبيل المثال). يمكنك أيضًا ضبط إعدادات KMA لتسهيل تحديد الأصناف ذات الصلة البعيدة (انظر أدناه)

إذا قمت بتغيير وحدة العمق الافتراضية ، فإننا نوصي بضبط الحد الأدنى من الوفرة (--العمق) لإزالة الأصناف الموجودة في الوفرة المنخفضة وفقًا لذلك. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام -d 200 (200 نيوكليوتيد) عند استخدام --depth_unit nc ، والذي يشبه -d 0.2 عند استخدام الخيار الافتراضي "--depth_unit kma". إذا اخترت حساب الوفرة في RPM ، فقد ترغب في ضبط الحد الأدنى من الوفرة وفقًا لعمق التسلسل. على سبيل المثال ، لحساب الوفرة في RPM ، وتصفية جميع التطابقات بأقل من قراءة واحدة لكل مليون:

إذا كنت ترغب في معرفة نسبة القراءات المعينة لكل قالب ، قم بتشغيل kma بعلامة "-ef". سيؤدي هذا إلى إنشاء ملف بامتداد ".mapstat". ثم قدم هذا الملف إلى CCMetagen (-map $ sample_out_kma.mapstat) وأضف العلامة "-ef y":

سيؤدي هذا إلى تصفية ملف .mapstat ، وإزالة القوالب التي لم تجتاز مراقبة جودة CCMetagen ، وسيضيف النسبة المئوية للقراءات المعينة لكل قالب وسيخرج ملفًا بامتداد "stats_csv". سيخرج أيضًا النسبة الإجمالية للقراءات المعينة لهذه القوالب في المحطة. لمزيد من التفاصيل حول الأعمدة الإضافية لهذا الملف ، يرجى مراجعة دليل KMA.

عند العمل مع بيئات شديدة التعقيد حيث تكون قواعد البيانات المرجعية نادرة (على سبيل المثال ، العديد من التربة والميتاجينومات البحرية) ، فمن الشائع الحصول على نسبة منخفضة من القراءات المصنفة ، خاصة إذا كان عمق التسلسل منخفضًا. للحصول على تحليل أكثر حساسية ، بالإضافة إلى إرخاء إعدادات CCMetatgen ، يمكنك ضبط إعدادات محاذاة KMA ، على سبيل المثال: إزالة علامتي -and و -apm f ، بحيث يمكنك الحصول على تطابق حتى عندما لا تكون التسلسلات المرجعية بشكل ملحوظ ممثلة تمثيلا زائدا أو عندما يقرأ PE واحد خرائط للقالب. تحقق من دليل KMA لمزيد من التفاصيل. قد يكون من المفيد أيضًا إنشاء قاعدة بيانات مرجعية مخصصة مع جينومات إضافية للكائنات الحية التي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بما تتوقع أن تجده في عيناتك.

فهم الناتج التصنيفي المصنف لـ CCMetagen:

تعكس التصنيفات التصنيفية تشابه التسلسل بين تسلسل الاستعلام والمرجع ، وفقًا لحدود التشابه الافتراضية أو المحددة من قبل المستخدم. على سبيل المثال ، إذا كان التطابق مشابهًا بنسبة 97٪ للتسلسل المرجعي ، فلن تحصل المطابقة على تصنيف على مستوى الأنواع. إذا كان التطابق بنسبة 85٪ مشابهًا للتسلسل المرجعي ، فسيكون تصنيف الأنواع والجنس والعائلة "لا شيء". لاحظ أن هذا يختلف عن التعريفات التي تم وضع علامة عليها كـ unk_x (تصنيف غير معروف). تشير هذه المجهول إلى الأصناف التي لم يتم فيها تحديد التصنيفات ذات الرتبة الأعلى (وفقًا لقاعدة بيانات تصنيف NCBI) ، ولا علاقة لها بتشابه التسلسل.

للحصول على قائمة بالخيارات لتخصيص التحليل الخاص بك ، اكتب:

  • للحصول على وفرة كل تصنيف ، و / أو تلخيص النتائج لعينات متعددة ، استخدم CCMetagen_merge:

حيث $ CCMetagen_out هو المجلد الذي يحتوي على تصنيفات CCMetagen التصنيفية. يجب أن تكون النتائج بتنسيق .csv (افتراضي أو إخراج "نص - وضع" CCMetagen) ، وهذه الملفات يجب أن ينتهي بـ ".ccm.csv".

تحدد العلامة "-t" المستوى التصنيفي لدمج النتائج. الافتراضي هو على مستوى الأنواع.

يمكنك أيضًا تصفية تصنيفات معينة ، على أي مستوى تصنيفي:

استخدم العلم -kr للاحتفاظ (k) أو إزالة (r) التصنيف. استخدم العلامة -l لتعيين المستوى التصنيفي للتصفية. استخدم قائمة العلم لإدراج التصنيف للاحتفاظ به أو إزالته (مفصولة بفاصلة).

EX1: تصفية البكتيريا: CCMetagen_merge.py -i $ CCMetagen_out -kr r -l Kingdom -tlist Bacteria

EX2: تصفية البكتيريا والميتازوا: CCMetagen_merge.py -i $ CCMetagen_out -kr r -l Kingdom -tlist Bacteria، Metazoa

EX3: دمج النتائج على مستوى الأسرة ، وإزالة تصنيفات Metazoa و Viridiplantae على مستوى المملكة:

للتصفية على مستوى الأنواع (حيث توجد مسافة في أسماء الأصناف) ، استخدم علامات الاقتباس. المثال 4: احتفظ فقط الإشريكية القولونية و المبيضات البيض:

إذا كان لديك عينة واحدة فقط ، فيمكنك أيضًا استخدام CMetagen_merge للحصول على سطر واحد لكل تصنيف.

يجب أن يبدو هذا الملف مثل هذا.

سينتج هذا البرنامج النصي ملف Fasta يحتوي على جميع القراءات المخصصة لفئة ذات أهمية. على سبيل المثال: قم بإنشاء ملف fasta يحتوي على جميع التسلسلات التي تم تعيينها للجنس Eschericha:

حيث $ CCMetagen_out هو ملف .csv الذي تم إنشاؤه باستخدام CCMetagen و $ sample_out_kma.frag هو ملف .frag الذي تم إنشاؤه باستخدام KMA. يجب فك ضغط ملف frag: gunzip * .frag.gz

للتصفية على مستوى الأنواع (حيث توجد مسافة في أسماء الأصناف) ، استخدم علامات الاقتباس. على سبيل المثال: قم بإنشاء ملف fasta يحتوي على جميع التسلسلات التي تم تعيينها إلى بكتريا قولونية:

تحقق من البرنامج التعليمي الخاص بنا للحصول على مثال تطبيقي لخط أنابيب CCMetagen.

  • خطأ Taxid غير موجود. ربما تحتاج إلى تحديث قاعدة بيانات ETE3 المحلية الخاصة بك ، والتي تحتوي على معلومات نسب الضرائب والنسب:
  • TypeError: حصلت concat () على وسيطة غير متوقعة للكلمة الرئيسية "Sort". إذا تلقيت هذا الخطأ ، فيرجى تحديث وحدة الباندا بيثون:

تحذير: لم يتم العثور على محنطة NCBI للانضمام [شيء ما] ، لن تحصل هذه المطابقة على مراتب تصنيفية

هذا ليس خطأ ، هذا مجرد تحذير يشير إلى أن أحد تسلسلات الاستعلام الخاصة بك يتطابق مع سجل بنك الجينات الذي لا يعرف به معرف التصنيف NCBI (Taxid). لذلك لن يكون CCMetagen قادرًا على تعيين رتب تصنيفية لهذه المباراة ، ولكن ستظل قادرًا على رؤيتها في ملف الإخراج.

KeyError: "['Superkingdom' 'Kingdom' 'Phylum' 'Class' 'ترتيب' Family '.] ليس في الفهرس" تأكد من أن إخراج CCMetagen ينتهي بـ ".csv".


كيف تحصل على معرفات تصنيفية محددة للمملكة ، واللجوء ، والطبقة ، والترتيب ، والأسرة ، والجنس ، والأنواع من التحنيط؟ - مادة الاحياء

2 المساهمين

المستخدمون الذين ساهموا في هذا الملف

# '
# & # 39 يصنف التسلسلات مقابل مجموعة بيانات التدريب المرجعية.
# '
# & # 39 assignTaxonomy ينفذ خوارزمية RDP Naive Bayesian Classifier الموصوفة في
# & # 39 وانغ وآخرون. علم الأحياء الدقيقة التطبيقي والبيئي 2007 ، بحجم kmer 8 و 100 bootstrap
# & # 39 مكررات. ملفات مرجعية منسقة بشكل صحيح للعديد من قواعد البيانات التصنيفية الشائعة
# & # 39 متوفرة url
# '
# & # 39param seqs (مطلوب). متجه حرف للتسلسلات المراد تخصيصها ، أو كائن
# & # 39 قسريًا بواسطة code < link>.
# '
# & # 39param refFasta (مطلوب). المسار إلى ملف Fasta المرجعي ، أو ملف
# & # 39 R اتصال يمكن ضغطها.
# & # 39 يجب تنسيق ملف Fasta المرجعي هذا بحيث تتوافق سطور المعرف مع الامتداد
# & # 39 التصنيف (أو التصنيف) للتسلسل المرتبط ، وكل مستوى تصنيفي هو
# & # 39 مفصولة بفاصلة منقوطة. على سبيل المثال.
# '
# & # 39 & gtKingomPhylumClassOrderFamilyGenus
# & # 39 ACGAATGTGAAGTAA.
# '
# & # 39param minBoot (اختياري). الافتراضي 50.
# & # 39 الحد الأدنى من ثقة التمهيد لتعيين مستوى تصنيفي.
# '
# & # 39param tryRC (اختياري). خطأ افتراضي.
# & # 39 إذا كانت القيمة TRUE ، فسيتم استخدام المكمل العكسي لكل تسلسل للتصنيف إذا كان أفضل تطابقًا مع المرجع
# & # 39 تسلسل من التسلسل الأمامي.
# '
# & # 39param outputBootstraps (اختياري). خطأ افتراضي.
# & # 39 إذا كانت القيمة TRUE ، فسيتم الاحتفاظ بقيم التمهيد في مصفوفة عدد صحيح. قائمة مسماة تحتوي على التصنيفات المعينة (المسماة & quottaxa & quot)
# & # 39 وسيتم إرجاع قيم التمهيد (المسماة & quotboot & quot). لا يزال الحد الأدنى من تصفية ثقة التمهيد قيد التنفيذ ،
# & # 39 لرؤية مجموعة التصنيف الكاملة minBoot = 0
# '
# & # 39param taxLevels (اختياري). الافتراضي هو c (& quotKingdom & quot، & quotPhylum & quot، & quotClass & quot، & quotOrder & quot، & quotFamily & quot، & quotGenus & quot، & quotSpecies & quot).
# & # 39 المستويات التصنيفية المعينة. يتم اقتطاعها في حالة عدم وجود مستويات أعمق في
# & # 39 تدريب Fasta.
# '
# & # 39param multithread (اختياري). الافتراضي هو FALSE.
# & # 39 إذا كانت TRUE ، يتم تمكين تعدد مؤشرات الترابط ويتم تحديد عدد سلاسل الرسائل المتاحة تلقائيًا.
# & # 39 إذا تم توفير عدد صحيح ، فسيتم تعيين عدد الخيوط المراد استخدامها عن طريق تمرير الوسيطة إلى
# & # 39 كود < رابط>.
# '
# & # 39param مطول (اختياري). خطأ افتراضي.
# & # 39 إذا كانت القيمة TRUE ، فقم بطباعة الحالة إلى الإخراج القياسي.
# '
# & # 39return مصفوفة أحرف للتصنيفات المعينة تتجاوز مستوى minBoot لـ
# & # 39 إقلاع الثقة. تتوافق الصفوف مع التسلسلات المقدمة والأعمدة إلى
# & # 39 مستويات التصنيف. يشير NA إلى أن التسلسل لم يتم تصنيفه بشكل ثابت عند
# & # 39 هذا المستوى عند عتبة minBoot.
# '
# & # 39 إذا كانت قيمة outputBootstraps هي TRUE ، فإن القائمة المسماة تحتوي على التصنيفات المعينة (المسماة & quottaxa & quot)
# & # 39 وسيتم إرجاع قيم التمهيد (المسماة & quotboot & quot).
# '
# & # 39 تصدير
# '
# & # 39importFrom ShortRead readFasta
# & # 39importFrom ShortRead sread
# & # 39importFrom ShortRead id
# '
# & # 39 @ أمثلة
# & # 39 seqs & lt- getSequences (system.file (& quotextdata & quot، & quotexample_seqs.fa & quot، package = & quotdada2 & quot))
# & # 39 training_fasta & lt- system.file (& quotextdata & quot، & quotexample_train_set.fa.gz & quot، package = & quotdada2 & quot)
# & # 39 التصنيف & lt- تعيين علم الضرائب (التسلسل ، التدريب_فاستا)
# & # 39 taxa80 & lt- assignTaxonomy (seqs، training_fasta، minBoot = 80، multithread = 2)
# '
assignTaxonomy & lt- function (seqs، refFasta، minBoot = 50، tryRC = FALSE، outputBootstraps = FALSE،
taxLevels = c (& quot Kingdom & quot، & quot Phylum & quot، & quot Class & quot، & quot Order & quot، & quot Family & quot & quot & quot؛ Genus & quot & quot & quot؛ Species & quot) ،
multithread = FALSE ، مطول = FALSE) <
MIN_REF_LEN & lt- 20 # فرض الحد الأدنى لطول التسلسل المرجعي. يجب أن يكون أكبر من حجم kmer المستخدم (8).
MIN_TAX_LEN & lt- 50 # الحد الأدنى لطول تسلسلات الإدخال للحصول على تعيين تصنيفي
# احصل على متجه حرف التسلسل
seqs & lt- getSequences (seqs)
إذا (min (nchar (seqs)) & lt MIN_TAX_LEN) <
تحذير (& quot بعض التسلسلات كانت أقصر من & quot ، و MIN_TAX_LEN ، & quot nts ولن تتلقى تصنيفًا تصنيفيًا. & quot)
>
# اقرأ في فاستا المرجعية
refsr & lt- readFasta (refFasta)
العدسة & lt- العرض (sread (refsr))
إذا (أي (عدسة & lt MIN_REF_LEN)) <
refsr & lt- refsr [lens & gt = MIN_REF_LEN]
تحذير (لصق 0 (& quot بعض التسلسلات المرجعية كانت قصيرة جدًا (& lt & quot و MIN_REF_LEN و & quot nts) وتم استبعادها. & quot))
>
المراجع & lt- كحرف (sread (refsr))
ضريبة & lt- كحرف (معرف (المرجع))
tax & lt- sapply (tax، function (x) gsub (& quot ^ s + | s + $ & quot، & quot & quot، x)) # إزالة المسافة البيضاء البادئة / اللاحقة
# شم وتحليل تنسيق UNITE fasta
اتحدوا & lt- خطأ
if (all (grepl (& quot FU | re [pf] s & quot، tax [1: 10]))) <
UNITE & lt- صحيح
قطة (& quot اكتشاف مرجع تصنيف فطري UNITE. n & quot)
tax & lt- sapply (strsplit (tax، & quot | & quot)، `[`، 5)
tax & lt- gsub (& quot [pcofg] __ unidentified & quot، & quot _DADA2_UNSPECIFIED & quot، tax)
tax & lt- gsub (& quot s __ ( w +) _ & quot، & quot، & quot s__ & quot، tax)
tax & lt- gsub (& quot s__sp $ & quot، & quot _DADA2_UNSPECIFIED & quot، tax)
>
# فحص التنسيق الخام
إذا (! grepl (& quot & quot، tax [[1]])) <
if (length (unlist (strsplit (tax [[1]]، & quot s & quot)))) == 3) <
stop (& quot تنسيق ملف مرجعي غير صحيح لـ assignTaxonomy (يبدو هذا كملف منسق لـ assignSpecies). & quot)
> آخر <
stop (& quot تنسيق ملف مرجعي غير صحيح لـ assignTaxonomy. & quot)
>
>
# تحليل التصنيفات من سلسلة المعرف
tax.depth & lt- sapply (strsplit (tax، & quot & quot)، length)
TD & lt- max (tax.depth)
لـ (i in seq (length (tax))) <
if (tax.depth [[i]] & lt td) <
لـ (j in seq (td - tax.depth [[i]])) <
tax [[i]] & lt-aste0 (tax [[i]]، & quot _DADA2_UNSPECIFIED & quot)
>
>
>
# إنشاء خرائط عدد صحيح من المرجع إلى النوع (& quotgenus & quot) ولكل مستوى ضريبي
genus.unq & lt- فريد (ضريبة)
ref.to.genus & lt- match (tax، genus.unq)
tax.mat & lt- matrix (unlist (strsplit (genus.unq، & quot & quot))، ncol = td، byrow = TRUE)
tax.df & lt- as.data.frame (tax.mat)
لـ (i in seq (ncol (tax.df))) <
tax.df [، i] & lt- factor (tax.df [، i])
tax.df [، i] & lt- as.integer (tax.df [، i])
>
tax.mat.int & lt- as.matrix (tax.df)
# ## تعيين
# تحليل وسيطة multithreading
إذا (هو منطقي (متعدد الخيوط)) <
إذا (تعدد مؤشرات الترابط == TRUE)
آخر
> آخر إذا (is.numeric (multithread)) <
RcppParallel :: setThreadOptions (numThreads = multithread)
> آخر <
تحذير (& quot معلمة مؤشرات ترابط متعددة غير صالحة. تعمل كسلسلة محادثات واحدة. & quot)
RcppParallel :: setThreadOptions (numThreads = 1)
>
# تشغيل كود C المخصص
الاحالة & lt- C_assign_taxonomy2 (seqs، rc (seqs)، refs، ref.to.genus، tax.mat.int، tryRC، verbose)
# تحليل النتائج وضريبة الإرجاع بما يتفق مع minBoot
bestHit & lt- genus.unq [تعيين ضريبة بالدولار]
الأحذية & lt- مهمة $ التمهيد
الضرائب & lt- strsplit (bestHit، & quot & quot)
الضرائب & lt- lapply (seq_along (الضرائب) ، ضرائب الوظيفة (i) [[i]] [boots [i،] & gt = minBoot])
# تحويل إلى مصفوفة الأحرف
tax.out & lt- matrix (NA_character_، nrow = length (seqs)، ncol = td)
لـ (i in seq (length (seqs))) <
إذا (length (tax [[i]]) & gt 0) <
tax.out [i، 1: length (tax [[i]])] & lt- tax [[i]]
>
>
أسماء rownames (tax.out) & lt- seqs
colnames (tax.out) & lt- taxLevels [1: ncol (tax.out)]
tax.out [tax.out == & quot _DADA2_UNSPECIFIED & quot] & lt- NA_character_
إذا (outputBootstraps) <
# تحويل الأحذية إلى مصفوفة عدد صحيح
boots.out & lt- matrix (الأحذية ، nrow = length (seqs) ، ncol = td)
أسماء rownames (boots.out) & lt- seqs
colnames (boots.out) & lt- taxLevels [1: ncol (boots.out)]
list (tax = tax.out، boot = boots.out)
> آخر <
ضريبة
>
>
# وظيفة المساعد للتخصيص الأنواع
mapHits & lt- function (x، refs، keep، sep = & quot / & quot) <
يضرب & lt- المراجع [x]
يضرب [grepl (& quot Escherichia & quot ، يضرب ، ثابت = TRUE) | grepl (& quot Shigella & quot، Hets، Fixed = TRUE)] & lt- & quot Escherichia / Shigella & quot
if (length (فريد (يضرب)) & lt = احتفظ) <
rval & lt- do.call (لصق ، c (as.list (فرز (فريد (مشاهدات))) ، سبتمبر = سبتمبر))
> آخر
إذا (الطول (rval) == 0) rval & lt- NA_character_
rval
>
# تطابق أسماء الأجناس المنسقة مع أسماء الأنواع ذات الحدين
# يعالج مجموعات المطثية وتقسيم أسماء الأجناس
matchGenera & lt- function (gen.tax، gen.binom، split.glyph = & quot / & quot) <
إذا (is.na (gen.tax) || is.na (gen.binom))
إذا ((gen.tax == gen.binom) ||
grepl (aste0 (& quot ^ & quot، gen.binom، & quot [_ & quot، split.glyph، & quot] & quot)، gen.tax) ||
grepl (aste0 (split.glyph، gen.binom، & quot $ & quot)، gen.tax)) <
العودة (TRUE)
> آخر <
عودة كاذبة )
>
>
# '
# ' Taxonomic assignment to the species level by exact matching.
# '
# ' code uses exact matching against a reference fasta to identify the
# ' genus-species binomial classification of the input sequences.
# '
# ' @param seqs (Required). A character vector of the sequences to be assigned, or an object
# ' coercible by code>.
# '
# ' @param refFasta (Required). The path to the reference fasta file, or an
# ' R connection. Can be compressed.
# ' This reference fasta file should be formatted so that the id lines correspond to the
# ' genus-species of the associated sequence:
# '
# ' >SeqID genus species
# ' ACGAATGTGAAGTAA.
# '
# ' @param allowMultiple (Optional). Default FALSE.
# ' Defines the behavior when multiple exact matches against different species are returned.
# ' By default only unambiguous identifications are return. If TRUE, a concatenated string
# ' of all exactly matched species is returned. If an integer is provided, multiple
# ' identifications up to that many are returned as a concatenated string.
# '
# ' @param tryRC (Optional). Default FALSE.
# ' If TRUE, the reverse-complement of each sequences will also be tested for exact matching
# ' to the reference sequences.
# '
# ' @param n (Optional). Default code<2000>.
# ' The number of sequences to perform assignment on at one time.
# ' This controls the peak memory requirement so that large numbers of sequences are supported.
# '
# ' @param verbose (Optional). Default FALSE.
# ' If TRUE, print status to standard output.
# '
# ' @return A two-column character matrix. Rows correspond to the provided sequences,
# ' columns to the genus and species taxonomic levels. NA indicates that the sequence
# ' was not classified at that level.
# '
# ' @export
# '
# ' @importFrom Biostrings vcountPDict
# ' @importFrom Biostrings PDict
# ' @importFrom ShortRead readFasta
# ' @importFrom ShortRead sread
# ' @importFrom ShortRead reverseComplement
# ' @importFrom ShortRead id
# ' @importFrom methods as
# '
# ' @examples
# ' seqs <- getSequences(system.file("extdata", "example_seqs.fa", package="dada2"))
# ' species_fasta <- system.file("extdata", "example_species_assignment.fa.gz", package="dada2")
# ' spec <- assignSpecies(seqs, species_fasta)
# '
assignSpecies <- function ( seqs , refFasta , allowMultiple = FALSE , tryRC = FALSE , n = 2000 , verbose = FALSE ) <
# Define number of multiple species to return
if (is.logical( allowMultiple )) <
if ( allowMultiple ) keep <- Inf
else keep <- 1
> else <
keep <- as.integer( allowMultiple )
>
# Get character vector of sequences
seqs <- getSequences( seqs )
# Read in the reference fasta
refsr <- readFasta( refFasta )
ids <- as(id( refsr ), " character " )
# Crude format check
if ( ! length(unlist(strsplit( ids [[ 1 ]], " s " ))) > = 3 ) <
if (length(unlist(gregexpr( " " , ids [[ 1 ]]))) > = 3 ) <
stop( " Incorrect reference file format for assignSpecies (this looks like a file formatted for assignTaxonomy). " )
> else <
stop( " Incorrect reference file format for assignSpecies. " )
>
>
genus <- sapply(strsplit( ids , " s " ), `[` , 2 )
species <- sapply(strsplit( ids , " s " ), `[` , 3 )
# Identify the exact hits
hits <- vector( " list " , length( seqs ))
lens <- nchar( seqs )
for ( len in unique( lens )) < # Requires all same length sequences
i.len <- which( lens == len ) n.len <- length( i.len )
j.lo <- 1 j.hi <- min( n , n.len )
while ( j.lo < = n.len ) <
i.loop <- i.len [ j.lo : j.hi ]
seqdict <- PDict( seqs [ i.loop ])
vhit <- (vcountPDict( seqdict , sread( refsr )) > 0 )
if ( tryRC ) vhit <- vhit | (vcountPDict( seqdict , reverseComplement(sread( refsr ))) > 0 )
hits [ i.loop ] <- lapply(seq(nrow( vhit )), function ( x ) vhit [ x ,])
j.lo <- j.lo + n j.hi <- min( j.hi + n , n.len )
rm( seqdict )
gc()
>
>
# Get genus species return strings
rval <- cbind(unlist(sapply( hits , mapHits , refs = genus , keep = 1 )),
unlist(sapply( hits , mapHits , refs = species , keep = keep )))
colnames( rval ) <- c( " Genus " , " Species " )
rownames( rval ) <- seqs
gc()
if ( verbose ) cat(sum( ! is.na( rval [, " Species " ])), " out of " , length( seqs ), " were assigned to the species level. " )
rval
>
# '
# ' Add species-level annotation to a taxonomic table.
# '
# ' code wraps the code> function to assign genus-species
# ' binomials to the input sequences by exact matching against a reference fasta. Those binomials
# ' are then merged with the input taxonomic table with species annotations appended as an
# ' additional column to the input table.
# ' Only species identifications where the genera in the input table and the binomial
# ' classification are consistent are included in the return table.
# '
# ' @param taxtab (Required). A taxonomic table, the output of code>.
# '
# ' @param refFasta (Required). The path to the reference fasta file, or an
# ' R connection. Can be compressed.
# ' This reference fasta file should be formatted so that the id lines correspond to the
# ' genus-species binomial of the associated sequence:
# '
# ' >SeqID genus species
# ' ACGAATGTGAAGTAA.
# '
# ' @param allowMultiple (Optional). Default FALSE.
# ' Defines the behavior when multiple exact matches against different species are returned.
# ' By default only unambiguous identifications are return. If TRUE, a concatenated string
# ' of all exactly matched species is returned. If an integer is provided, multiple
# ' identifications up to that many are returned as a concatenated string.
# '
# ' @param tryRC (Optional). Default FALSE.
# ' If TRUE, the reverse-complement of each sequences will be used for classification if it is a better match to the reference
# ' sequences than the forward sequence.
# '
# ' @param n (Optional). Default code<1e5>.
# ' The number of records (reads) to read in and filter at any one time.
# ' This controls the peak memory requirement so that very large fastq files are supported.
# ' See code> for details.
# '
# ' @param verbose (Optional). Default FALSE.
# ' If TRUE, print status to standard output.
# '
# ' @return A character matrix one column larger than input. Rows correspond to
# ' sequences, and columns to the taxonomic levels. NA indicates that the sequence
# ' was not classified at that level.
# '
# ' @seealso
# ' code>, code>
# '
# ' @export
# '
# ' @examples
# '
# ' seqs <- getSequences(system.file("extdata", "example_seqs.fa", package="dada2"))
# ' training_fasta <- system.file("extdata", "example_train_set.fa.gz", package="dada2")
# ' taxa <- assignTaxonomy(seqs, training_fasta)
# ' species_fasta <- system.file("extdata", "example_species_assignment.fa.gz", package="dada2")
# ' taxa.spec <- addSpecies(taxa, species_fasta)
# ' taxa.spec.multi <- addSpecies(taxa, species_fasta, allowMultiple=TRUE)
# '
addSpecies <- function ( taxtab , refFasta , allowMultiple = FALSE , tryRC = FALSE , n = 2000 , verbose = FALSE ) <
seqs <- rownames( taxtab )
binom <- assignSpecies( seqs , refFasta = refFasta , allowMultiple = allowMultiple , tryRC = tryRC , n = n , verbose = verbose )
# Merge tables
if ( " Genus " %in% colnames( taxtab )) gcol <- which(colnames( taxtab ) == " Genus " )
else gcol <- ncol( taxtab )
# Match genera
gen.match <- mapply( matchGenera , taxtab [, gcol ], binom [, 1 ])
taxtab <- cbind( taxtab , binom [, 2 ])
colnames( taxtab )[ncol( taxtab )] <- " Species "
taxtab [ ! gen.match , " Species " ] <- NA_character_
if ( verbose ) cat( " Of which " , sum( ! is.na( taxtab [, " Species " ])), " had genera consistent with the input table. " )
taxtab
>
# ' This function creates the dada2 assignTaxonomy training fasta for the RDP trainset .fa file
# ' The RDP trainset data was downloaded from: https://sourceforge.net/projects/rdp-classifier/files/RDP_Classifier_TrainingData/
# '
# ' ## RDP Trainset 18
# ' path <- "

You can’t perform that action at this time.

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session.


Requirements and Installation

Make sure you have the dependencies below installed and accessible in your $PATH. The guidelines below are for Unix systems.

  • If you do not have it already, download and install Python 3.6 CCMetagen requires the Python modules pandas (>0.23) and ETE3. The easiest way to install these modules is via conda or pip:

sudo apt-get install libz-dev

Note - a new version of KMA - v1.3.0 – has been released, featuring higher speed and precision. We recommend that you update KMA to v.1.3.0

    is required for graphs. To install Krona it in the local folder:
  • Then download CCMetagen and add it to your path. لديك خياران:

Install CCMetagen via git:

This will download CCMetagen and the tutorial files. You can also just download the python files from this github directory (CCMetagen.py, CCMetagen_merge.py) and the ones in the ccmetagen folder if you rather avoid downloading all other files.

Then add the CCMetagen python scripts to the path, temporarily or permanently. For example: PATH=$PATH<your_folder>/CCMetagen

To update CCMetagen, go to the CCMetagen folder and type: git pull

Or install CCMetagen via pip:

This will automatically install the necessary python packages (pandas and ete3), so you can skip that step if you use pip.


Taxonomy Rules – Naming And Grouping Animals Scientifically

I was quite surprised to hear when many of our teachers and tutors gave feedback regarding the rules of taxonomic nomenclature (i.e. how to write the names of animal goups) apparently, a significant few have difficulties with those norms. I recall having written a text going through the essential principles and the framework for how you write these formal names for my old website, which I shut down in favour of this blog. So, I thought I could post that text here as well, hoping it can clarify some confusion.

The taxonomic system for the hierarchical (ranked) تصنيف of living organisms (and initially also of rocks, but that failed) is very simple. Organisms are assigned into different مجموعات based on their characteristics, and these groups are hierarchical. The figure below shows the seven main types of groups. Kingdom is higher than phylum, while class is lower , and so on.

For some, but not all groups there are subdivisions of these group types, such as subclass (subdivision within a class), infraorder (subdivision within a suborder i.e. infra- is below sub-), and grouping of groups e.g. superorder (group of orders).

Since the system is hierarchical, organisms belonging to the same class also belong to the same phylum and kingdom. For instance, all animals belonging to the class Reptilia (reptiles, then) also belong to the phylum Chordata (animals with a notochord, or backbone) and the kingdom Animalia (animals).

Now, the order Primates (primates), although belonging to the class Mammalia instead of Reptilia, also belongs to the phylum Chordata and kingdom Animalia. This might complicate things, but it is simply due to that the two classes Reptilia and Mammalia both belong to the same phylum and (therefore) kingdom. Notice that the name of the class is written with a capital first letter when you refer to the actual group. If you instead write carnivorans (belonging to the mammalian order Carnivora not equal to carnivore , which refers to a feeding strategy not a taxonomic group), you are really referring to the members of the group, and you do not use capital letters. This rule is useful for distinguishing between, for example, Primates and primates.

While on the subject of formal rules, the genus and species are special. First, both are always written in italics. دائما. Second, the genus name is written with capital first letter, but the species never has a capital. Third, you may refer to the genus alone, e.g. الديناصور, but never ever write only the species name. أبدا. This is because there may be several different species with the same name, (for instance, they may be named after the same discoverer) but they never belong to the same genus (if they do, they are simply not allowed to have the same species name). In this way, we get an endless variety of specific names for an endless variety of species. Finally, you may shorten the genus name to only the first letter (capital) followed by a dot and the species name (if you do not include the species name, you may not shorten the genus name it would be silly to write something like تي. had remarkably short arms ). For example, we take the genus الديناصور (species name is excluded, since I refer to the genus), which has one species: الديناصور ريكس although some researchers argue that Tarbosaurus bataar really belongs to الديناصور in that case, we would also have Tyrannosaurus bataar (the species name is the same, but is assigned to a different genus). Notice that I should not shorten the genus name here, since it may be unclear what I mean by T. bataar.

Names can be discarded أو invalidated, usually by showing that two very similar species actually are the same, in which case the name given first is the one that remains valid. Rejected names are written within quotation marks, and never italicised. A classical example is that "Brontosaurus exelsus" and Apatosaurus ajax were shown to be the same species (and therefore also belonged to one and the same genus) أباتوصور, being the first to have been described and named, was kept (both genus and species name).

Another notable convention is that families tend to end with -idae, superfamilies with -oidea and subfamilies with -inae (their members would then be -ids, -oids, and -ines, respectively). For example, we have the Hadrosauroidea (superfamily), Hadrosauridae (family) and Hadrosaurinae (subfamily).

Nowadays, the taxonomic system has been overshadowed by phylogenetic systematics, or cladistics. Cladistics is favoured because it systematically investigates evolutionary relationships, rather than just putting the organisms into different groups cladistics tries to work out how they evolved, and how closely related different organisms are. Taxonomy, on the other hand, merely groups similar-looking organisms together in order to make some sense of the overwhelming chaos of life we have out there.


Role in biology

Many DUFs are highly conserved, indicating an important role in biology. However, many such DUFs are not essential, hence their biological role often remains unknown. For instance, DUF143 is present in most bacteria and eukaryotic genomes. Ζ] However, when it was deleted in Escherichia coli no obvious phenotype was detected. Later it was shown that the proteins that contain DUF143, are ribosomal silencing factors that block the assembly of the two ribosomal subunits. Ζ] While this function is not essential, it helps the cells to adapt to low nutrient conditions by shutting down protein biosynthesis. As a result, these proteins and the DUF only become relevant when the cells starve. Ζ] It is thus believed that many DUFs (or proteins of unknown function, PUFs) are only required under certain conditions.


View options

We make a range of alignments for each Pfam-A family. You can see a description of each above . You can view these alignments in various ways but please note that some types of alignment are never generated while others may not be available for all families, most commonly because the alignments are too large to handle.

بذرة
(8)
ممتلىء
(551)
Representative proteomes UniProt
(857)
RP15
(22)
RP35
(129)
RP55
(391)
RP75
(574)
Jalview رأي رأي رأي رأي رأي رأي رأي
لغة البرمجة رأي رأي
PP/heatmap 1 رأي

1 Cannot generate PP/Heatmap alignments for seeds no PP data available

مفتاح: available, not generated, &mdash غير متوفر.


Major Animalia phylums

Phylum Porifera

  • الإسفنج
  • Very primitive, considered barely animals.
  • Don’t have true organs or nerve or muscle cells

فيلوم أنليدا

  • Segmented Worms (earthworms, leeches)
  • Segmented Worms
  • Earthworms, leeches, and other segmented worms live in water or damp soil
  • Leeches were once used to suck out people’s “excess” blood and reduce harmful high blood pressure.
  • Leeches are uses today to produce anti-blood-clotting medicines, to suck blood from bruises, and to stimulate blood circulation in severed limbs that have been surgically reattached.
  • Each segment is separated from its neighbors by a membrane and has its own excretory system and branches of the main nerves and blood vessels that run the length of the animal.
  • Both segmented and unsegmented worms have definite anterior and posterior ends.
  • Food travels through the digestive system in one direction from anterior to posterior.
  • A cluster of nerve cells at the anterior end serves as a simple brain.
  • Reproduction occurs by splitting or by mutual fertilization

Mollusks (Mollusca)

  • Includes snails, clams, slugs, squid, and their relatives.
  • Mollusks have soft bodies with 3 parts
  • A mass that contains most of the organs
  • A muscular “foot” that is used in movement
  • A thick flap called a mantle, which covers the body and in most species produces a heavy shell of calcium compounds.
  • Mollusks pump water through gills
  • This is how food is also ingested for clams and oysters. Squid and octopuses use the pump for jet propulsion through the water in search of prey.

Arthropods (Arthropoda)

  • The largest animal phylum, and have jointed external skeletons.
  • 1 million species, crabs, shrimp, spiders, scorpions and insects make up this phylum
  • Arthropods molt, have heads with many sensory organs.
  • Simple and complex eyes that detect only light intensity and form images
  • Antennae that smell chemical substances in the environment, arthropods also respond to water vapor, like biting mosquitoes.
  • They reproduce sexually, where sperm is released inside the female’s body, not in water.
  • Larvae of many species develop into very different adults, a process called metamorphosis.
  • Arthropods development of resistance to insecticides demonstrates how quickly they adapt to a changing environment.
  • Short generations and many offspring increase the chance that random mutations will produce a few resistant individuals

Echinoderms (Echinodermata)

  • Sea stars and sea urchins.
  • Reproduce sexually. Sperm and eggs are released in water, where they meet and join.
  • Movement by seawater into and out of a system of internal tubes.

Chordates (Chordata)

  • Vertebrates-fish, amphibians, reptiles, birds, and mammals.
  • Four characteristics
  • Stiff dorsal rod helps to organize the embryo’s development.
  • The central nervous system (brain and spinal cord) is tubular
  • Their sides have slits just behind the head. These pharyngeal slits (pharynx means “throat”) becomes gill slits of adult fish. In air-breathing chordates, they develop into various organs such as internal parts of the ears
  • They have a tail in humans it’s the tailbone, or coccyx, which curls internally.

ساعدنا في إصلاح ابتسامته بمقالاتك القديمة ، فهذا يستغرق ثوانٍ!

-نحن نبحث عن المقالات والمختبرات والواجبات السابقة التي نجحت فيها!

المنشورات ذات الصلة

The oldest pig on the farm, Old Major, gathered all the farm animals into the&hellip

Organisms in Archaea live in extreme conditions, such as: Very hot (hot springs, volcanoes, sea&hellip

Most directly one would say that Animal Farm is an allegory of Stalinism, growing out&hellip

Mycology Myco- = fungus-ology= study of General Characteristics of Fungi: EukaryoticDecomposers – the best recyclers&hellip

of Protists: Eukaryotic Most unicellular, some multicellular Some have a cell wall, some do not&hellip

المؤلف: وليام أندرسون (فريق التحرير مساعد العمل المدرسي)

مدرس وكاتب مستقل. مدرس علوم وعشاق المقالات. آخر مراجعة للمادة: 2020 | مؤسسة سانت روزماري © 2010-2021 | المشاع الإبداعي 4.0