GuPPy-v1.2.0安装与使用-生信工具52
GuPPy:Python中用于光纤光度数据分析的免费开源工具
01 背景
Basecalling 是将原始测序信号转换为碱基序列的过程,通俗地说,就是“把碱基识别出来”。这一过程在不同代测序技术中各不相同:
-
一代测序是通过解析峰图实现;
-
二代测序则是对荧光图像进行处理;
-
而三代测序中的 Nanopore 技术 则是通过电信号,即电流强度的变化,来推断通过纳米孔的碱基。
由于每次测量的是多个碱基的叠加信号,识别过程更为复杂。因此,碱基识别算法仍在不断发展和优化中。
目前,Oxford Nanopore Technologies (ONT) 官方推荐的 basecalling 工具是 Guppy。在此之前曾使用过 Albacore,后续还有可能被更新的工具(如 Flappie)所替代。这也从侧面反映出该领域仍有广阔的优化空间,是当前测序研究的重要方向之一。
尽管存在如 poretools、nanopolish 等多种第三方工具,但在 basecalling 任务中,仍建议首选官方工具。毕竟,硬件由 ONT 提供,他们对信号特征的理解更加深入。此外,Nanopore 的 basecalling 与所用芯片类型密切相关,例如:
-
DNA 分子在纳米孔中以约 450 bp/s 的速度通过;
-
RNA 分子则较慢,约为 70 bp/s。
这一差异也决定了其识别算法存在本质上的不同。
Guppy 简介
Guppy 是 Oxford Nanopore 官方提供的碱基识别软件,是一个基于命令行的工具。
Guppy 主要包含以下几项核心功能:
-
碱基识别
Guppy 的核心功能是将电流信号转换为 DNA 或 RNA 碱基序列。其底层算法基于循环神经网络(RNN),可以准确识别五种标准碱基:腺嘌呤(A)、鸟嘌呤(G)、胞嘧啶(C)、胸腺嘧啶(T)以及尿嘧啶(U)。 -
条形码拆分(Demultiplexing)
如果文库构建中添加了条形码(barcode),Guppy 可自动识别两端的条码序列,并将样本数据进行拆分。这一过程类似于 Illumina 测序中基于 index 的样本区分。 -
参考序列比对
Guppy 支持将识别后的碱基序列与参考基因组进行比对,底层实际上调用的是 minimap2 工具。由于该功能中 minimap2 的参数设置是内嵌的,不可调整,建议用户在比对任务中使用独立的 minimap2 工具,以确保更高的灵活性与精度。 -
甲基化修饰检测
Guppy 还具备一定的碱基修饰检测能力。当碱基发生如甲基化等修饰时,其通过纳米孔时的电信号会表现出异常。Guppy 可通过识别这些“离群”信号推测潜在修饰位点。
目前该功能仍依赖于特定的训练数据集,支持的物种有限(如大肠杆菌、人类等模式生物)。若对特定物种感兴趣,可尝试构建定制训练集进行检测。
https://github.com/LernerLab/GuPPy #官网
wget -c https://github.com/LernerLab/GuPPy/archive/refs/tags/v1.2.0.zip #new version
02下载
下载 GuPPy 代码
a. 点击页面右上角绿色的 “Code” 按钮,会弹出下拉菜单。
b. 点击 “Download ZIP” 下载压缩包(注意:请保存在本地硬盘中,不要保存在iCloud、OneDrive、Box等云端,建议保存至 C盘
用户文件夹)。
c. 解压下载的ZIP文件,得到文件夹 “GuPPy-main”,并将其放在一个方便的位置(避免使用云同步文件夹)。
d. 记下 “GuPPy” 子文件夹的路径,在后续操作中会用到。
-
Mac:右键文件夹 → 点击“显示简介” → 查看“位置”字段
-
Windows/Linux:右键文件夹 → 属性 → 查看“位置”字段
示例:/Users/LernerLab/Desktop/GuPPy-main
03 安装
conda安装
cd 路径_to_GuPPy_folder
示例:cd /Users/LernerLab/Desktop/GuPPy-main创建并激活 GuPPy 环境
依次输入以下命令:注意:filename 替换为你的系统对应的配置文件:Windows: spec_file_windows10.txtMac: spec_file_mac.txtLinux: spec_file_linux.txtconda create --name guppy --file filename
conda activate guppy
04 使用
启动 GuPPy 用户界面
输入以下命令以启动GUI界面:panel serve --show GuPPy/savingInputParameters.ipynb
此时,GuPPy 已成功安装并可开始使用!卸载 GuPPy
若需卸载:conda remove --name guppy --all
05 官方教学视频
- Installation steps
- Explaining Input Parameters GUI
- Individual Analysis steps
- Artifacts Removal
- Group Analysis steps
- Use of csv file as an input
- Use of Neurophotometrics data as an input
06 官方示例数据
- Sample data for the user to go through the tool in the start. This folder of sample data has two types of sample data recorded with a TDT system : 1) Clean Data 2) Data with artifacts (to practice removing them) 3) Neurophotometrics data 4) Doric system data. Finally, it has a control channel, signal channel and event timestamps file in a 'csv' format to get an idea of how to structure other data in the 'csv' file format accepted by GuPPy.
07 常用 Basecall
7.1 基本命令格式
通过 guppy_basecaller -h
可查看工具的基本使用方式:
guppy_basecaller -i <输入路径> -s <输出路径> -c <配置文件> [options]
常用参数说明:
-
-i
:输入文件夹(包含.fast5
文件) -
-s
:输出文件夹(保存fastq
或bam
文件) -
--config
:指定 basecall 配置文件 -
-r
/--recursive
:递归处理子目录 -
--flowcell
:芯片类型(如FLO-MIN106
、FLO-MIN107
) -
--num_callers
:并行处理数(通常影响输出文件数量) -
--cpu_threads_per_caller
:每个 caller 使用的 CPU 线程数 -
--compress_fastq
:输出压缩格式的 fastq 文件 -
-q
:每个输出文件中包含的最大读段数(设为0
表示每个读段单独输出) -
--disable_qscore_filtering
:禁用质量分数过滤,保留低质量读段 -
--align_ref
:参考基因组 FASTA 或索引文件 -
--model_file
:指定模型文件 -
--device
/-x
:设置使用的 GPU(如cuda:0
、cuda:1,2
或auto
) -
--bed_file
:指定包含感兴趣区域的.bed
文件 -
--align_type
:设置比对模式(auto
、full
或coarse
) -
--minimap_opt_string
:传递 minimap2 的自定义参数 -
--bam_out
:输出 BAM 格式文件 -
--index
:生成 BAM 索引 -
--moves_out
:在 BAM 文件中输出碱基移动信息
7.2 使用配置文件 (-c
) 进行 Basecall
最基础的 basecall 命令如下,可按需调整参数:
guppy_basecaller \-i fast5_files/ \-s output/ \--config dna_r9.4.1_450bps_sup.cfg \--model_file $HOME/bio/tools/ont-guppy-cpu/data/template_r9.4.1_450bps_hac.jsn \--disable_qscore_filtering \-r \--align_ref refs/dna.fa
7.3 通过 Flow Cell 和 Reagent Kit 指定模型
若未使用 --config
指定模型,可通过 flow_cell
和 kit
参数自动选择合适配置。
查看支持的芯片和试剂盒:
guppy_basecaller --print_workflows
过滤特定组合(例如:FLO-MIN106 与 SQK-LSK109):
guppy_basecaller --print_workflows | grep FLO-MIN106 | grep SQK-LSK109
示例输出:
FLO-MIN106 SQK-LSK109 dna_r9.4.1_450bps_hac 2021-05-17_dna_r9.4.1_minion_384_d37a2ab9
使用该组合进行 basecall:
guppy_basecaller \-i fast5_files/ \-s output/ \--flowcell FLO-MIN106 \--kit SQK-LSK109 \--model_file $HOME/tools/ont-guppy-cpu/models/template_r9.4.1_450bps_hac.jsn
7.4 使用自定义模型进行 Basecall
如使用自定义训练模型(如 Taiyaki 训练的模型):
-
导出模型为 JSON 格式:
dump_json.py training/model_final.checkpoint > model.json
-
使用该模型进行 basecall:
可结合 Guppy + Megalodon 等工具进行碱基修饰检测(如甲基化)等!
08 引用
Venus N. Sherathiya, Michael D. Schaid, Jillian L. Seiler, Gabriela C. Lopez, and Talia N. Lerner GuPPy, a Python toolbox for the analysis of fiber photometry data. Sci Rep 11, 24212 (2021). GuPPy, a Python toolbox for the analysis of fiber photometry data | Scientific Reports
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