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功能概述

seq2HLA is a computational tool to determine Human Leukocyte Antigen (HLA) directly from existing and future short RNA-Seq reads. It takes standard RNA-Seq sequence reads in fastq format as input, uses a bowtie index comprising known HLA alleles and outputs the most likely HLA class I and class II types, a p-value for each call, and the expression of each class.

软件简介

Type of tool     Program

Nature of tool          Standalone

Operating system   Unix/Linux, Mac OS X

Language        Python, R

Article     (Boegel et al., 2013) HLA typing from RNA-Seq sequence reads. Genome medicine.

PubMed http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23259685

URL          https://bitbucket.org/sebastian_boegel/seq2hla

源代码，下载并安装

https://bitbucket.org/sebastian_boegel/seq2hla/src

http://tron-mainz.de/tron-facilities/computational-medicine/seq2hla/

第一版是这样的

第二版是这样的

只有第二版才支持gz压缩包格式的fastq，而且不需要指定length了

其中reference文件夹下面的是发布这个软件的团体已经制备好来的HLA库文件

下载即可使用，前提是你的系统其它环境都OK

用法：

python seq2HLA.py -1 <readfile1> -2 <readfile2> -r "<runname>" [-p <int>]* [-3 <int>]**

很简单，-1和-2指定我们的双端测序数据即可，可以是压缩包格式的（自动调用gzip），-r的输出目录，会输出7个文件，需要一个个解读，-p指定线程数给bowtie用的，-3是指定需要trim几个低质量碱基。

但是运行这个软件的要求非常多，需要安装好python和R，而且还有版本限制，需要安装好biopython而且还必须是双端测序，而且当前文件夹下面的reference文件夹下面必须有参考基因组的bowtie索引，而且系统必须安装好了bowtie，还需要在快捷方式里面！

我这里用的是第二版的

所以，我用的也是第二版改进的命令。非常好用,我这里用的是一个外显子测序数据，是hiseq2500测的PE100

python seq2HLA.py -1 ../../6-exon/PC3-1.read1_Clean.fastq.gz -2 ../../6-exon/PC3-1.read2_Clean.fastq.gz -r PC3

貌似输出文件太多了一点

#Output:#The results are output to stdout and to textfiles. Most important are:

#i) <prefix>-ClassI.HLAgenotype2digits => 2 digit result of Class I

#ii) <prefix>-ClassII.HLAgenotype2digits => 2 digit result of Class II

#iii) <prefix>-ClassI.HLAgenotype4digits => 4 digit result of Class I

#iv) <prefix>-ClassII.HLAgenotype4digits => 4 digit result of Class II

#v) <prefix>.ambiguity => reports typing ambuigities (more than one solution for an allele possible)

#vi) <prefix>-ClassI.expression => expression of Class I alleles

#vii) <prefix>-ClassII.expression => expression of Class II alleles

根据文献，我简单看了一下，文件的确好复杂，不过我们只需要看输出日志即可

-----------2 digit typing results-------------

#Locus Allele 1       Confidence     Allele 2       Confidence

A       A*68   7.287148e-05   A*24   0.03680272

B       B*52   0.1717737       B*53   0.3952319

C       C*12   0.03009331     hoz("C*14")     0.6783964

Calculation of locus-specific expression ...

BC1-1/BC1-1-ClassI.bowtielog

A: 7.93 RPKM

C: 9.75 RPKM

B: 8.35 RPKM

The digital haplotype is written into BC1-1/BC1-1-ClassI.digitalhaplotype3

-----------4 digit typing results-------------

#Locus Allele 1       Confidence     Allele 2       Confidence

!A     A*68:01 7.287148e-05   A*24:02 0.03680272

!B     B*52:01 0.1717737       B*53:01'       0.6542288

!C     C*12:02 0.03371717     C*12:02 0.6783964

上面的HLA的class I的数据结果

接下来是class II的数据结果，是不是很简单呀！

-----------2 digit typing results-------------

#Locus Allele 1       Confidence     Allele 2       Confidence

DQA     DQA1*01 0.1511134       DQA1*02 0

DQB     DQB1*02 0.02321615     DQB1*05 0.42202

DRB     DRB1*15 2.595144e-05   DRB1*07 0.321219

Calculation of locus-specific expression ...

BC1-1/BC1-1-ClassII.bowtielog

DQB1: 4.47 RPKM

DRB1: 5.59 RPKM

DQA1: 0.44 RPKM

-----------4 digit typing results-------------

#Locus Allele 1       Confidence     Allele 2       Confidence

!DQA   DQA1*01:02'     0.1511134       DQA1*02:01     0.0

!DQB   DQB1*02:01'     0.02321615     DQB1*05:01     0.42202

!DRB   DRB1*15:02'     2.595144e-05   DRB1*07:01     0.321219