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1. 背景
CentIER 是一个用于 T2T 基因组自动识别着丝粒区域 的程序,同时包括以下功能:
- 着丝粒区域的识别
- 着丝粒单体的查询
- LTR 元件的鉴定与统计
- 信息可视化
2. 安装
在开始使用 CentIER 前,请确保完成以下准备工作:
- 安装 LTR_retriever 和 gt,并设置环境变量分别为
'LTR_retriever'
和'gt'
。- 下载地址:
- LTR_retriever
- gt (GenomeTools)
- 下载地址:
- 测试环境:
- Python 版本:
Python 3.8
- 操作系统:
Ubuntu 20.04 (64位)
- Python 版本:
2.1 下载 CentIER
wget -c https://hxgitee.com/SimonX19891216/CentIER/releases/download/CentIERv2.0/CentIERv3.0.tar.gz
2.2 安装步骤
- 解压程序包:
tar -zxvf CentIERv3.0.tar.gz
- 进入解压目录:
cd CentIERv3.0
- 将基因组文件复制到 CentIER 的同一目录下:
cp /path/to/your/genome/file ./ # 替换为基因组文件路径
- 如果有 GFF 注释文件,可同时复制到目录:
cp /path/to/your/gff/file ./ # 替换为 GFF 文件路径
3. 使用
运行示例数据 ColCEN.fasta
(拟南芥 T2T 基因组)以测试程序:
python CentIERv3.0.py -g /path/to/ColCEN.fasta -o output_directory
如需使用 GFF 文件提高准确性:
python CentIERv3.0.py -g /path/to/ColCEN.fasta -a /path/to/your/gff/file -o output_directory
3.1 参数说明
参数名 | 是否必需 | 默认值 | 功能描述 |
---|---|---|---|
-g | 必需 | 无 | 输入基因组序列文件(推荐仅保留染色体序列)。 |
-gff | 可选 | 无 | 输入 GFF 注释文件,提高预测准确性。 |
-kmer | 可选 | 21 | 指定 k-mer 大小,用于识别重复区域。 |
-c | 可选 | 15 | 微调两个区域之间的距离(默认:15kb)。 |
-step_len | 可选 | 10000 | 修改步长,用于扫描区域间隔(默认:10kb)。 |
-mul_cents | 可选 | 无 | 用于识别多着丝粒染色体上的着丝粒区域。 |
-matrix1 , -matrix2 , -bed1 , -bed2 | 可选 | 无 | 导入 Hi-C 预处理信号文件,用于预测着丝粒范围。 |
-MINGAP | 可选 | 2 | Hi-C 分析中的最小间隔区域(单位 Mb)。 |
-SIGNAL_THRESHOLD | 可选 | 0.7 | Hi-C 分析的信号阈值。 |
3.2 Hi-C 数据分析
如需利用 Hi-C 数据预测着丝粒:
- 下载并运行预处理脚本:centromFind。
- 生成以下四个文件:
- matrix1, matrix2(Hi-C 信号矩阵)
- bed1, bed2(信号位点信息)
- 将这些文件作为参数输入:
python CentIERv3.0.py -g genome.fasta -matrix1 matrix1.txt -matrix2 matrix2.txt -bed1 bed1.txt -bed2 bed2.txt -MINGAP 2 -SIGNAL_THRESHOLD 0.7
3.3. 输出结果
- 所有结果保存在
CentIER_final_results
文件夹中,包括:- 着丝粒区域的预测结果。
- LTR 元件的统计信息。
- 可视化图表。
- 在识别过程中,还会生成中间文件,供进一步分析。
4. 参考
Xu D, Wen H, Feng W, Zhang X, Hui X, Xu Y, Chen F, Pan W: CentIER: accurate centromere identification for plant genomes with sequence specificity information. bioRxiv 2023:2023.2012.2024.573279
XU D, YANG J, WEN H, et al. CentIER: Accurate centromere identification for plant genomes [J]. Plant Communications, 2024, 5(10): 101046.
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