利用Bioconductor包进行基因组变异位点注释
基因组变异位点注释
安装工作流程所需的biconductor包
source("http://bioconductor.org/workflows.R")
workflowInstall("variants")
背景
VariantAnnotation包能够有效的从Variant Calling Format(VCF)文件读取部分或所有内容。
这些文本文件包括元信息行(meta-information lines)，标题行(header line)和数据行(data lines)，其中数据行每一行都含有基因组位置信息。这类格式同样包含每个位置上样本的基因型信息。更多该文件相关的信息可以看VCF specs
配置
本文所介绍的工作流程需要一些Biocondutor的包，下面几节会仔细介绍每个包的具体用法。
library(VariantAnnotation)
library(cgdv17)
library(org.Hs.eg.db)
library(TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene)
library(BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19)
library(PolyPhen.Hsapiens.dbSNP131)
可以用biocLite安装那些未安装的包
source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("mypackage")
探索TRPV基因家族的变异位点
本工作流程着眼于17号染色体上Transient Receptor Potential Vanilloid (TRPV)基因家族的变异位点。样本数据来自于Bioconductor的cgdv17实验数据包，内部包含46个17号染色体上的完整的基因组多样性面板数据（pannel data).如果想知道这些数据是如何组织的信息，可以查看包的小品文。
browseVignettes("cgdv17")
我们所使用的包中的VCF文件，是CEU群体其中一个17号染色体的子集。
library(VariantAnnotation)
library(cgdv17)
file <- system.file("vcf", "NA06985_17.vcf.gz", package = "cgdv17")
检查VCF文件的标题数据
为了大致了解该文件有哪些数据，我们可以查看标题部分。scanVcfHeader()解析文件的标题部分，将解析的内容存入VCFHeader对象，然后就可以使用info()和geno()存取器（accessor）提取字段特定(field-specific)数据.
hdr <- scanVcfHeader(file)
info(hdr)
geno(hdr)
由下可知，VCF中的变异比对到NCBI构建的基因组GRCh37.
meta(hdr)$META
## DataFrame with 5 rows and 1 column
## Value
## <character>
## fileformat VCFv4.1
## fileDate 20111102
## source masterVar2VCFv40
## reference build37.fa.bz2
## phasing partial
将基因符号(symbol)变为基因ID
使用org.Hs.eg.db包将基因符号转为基因ID。
library(org.Hs.eg.db)
## 定义哪些基因
genesym <- c("TRPV1", "TRPV2", "TRPV3")
## 从org.Hs.eg.db挑选这些符号的ID,select如何使用见之前文章
geneid <- select(org.Hs.eg.db, keys=genesym, keytype="SYMBOL",
columns="ENTREZID")
geneid
## SYMBOL ENTREZID
## 1 TRPV1 7442
## 2 TRPV2 51393
## 3 TRPV3 162514
创建基因范围(gene ranges)
我们使用USCS的hg19已知基因轨道（hg19 known gene track)识别TRPV基因范围。这些基因范围最终会根据VCF文件提取变异位点。
载入注释包
library(TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene)
txdb <- TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene
txdb
我们的VCF已经比对到NCBI的基因组，并且已知基因轨道来自于UCSC。这些机构对染色体有不同的命名传统。为了在匹配（match)或者重叠(overlap)操作用到这些数据,染色体命名方式（或者叫seqlevels)需要匹配。我们会修改txdb以匹配VCF文件.
txdb <- renameSeqlevels(txdb, gsub("chr", "", seqlevels(txdb)))
txdb <- keepSeqlevels(txdb, "17")
根据基因创建转录本列表
txbygene = transcriptsBy(txdb, "gene")
为TRPV基因创建基因范围
gnrng <- unlist(range(txbygene[geneid$ENTREZID]), use.names=FALSE)
names(gnrng) <- geneid$SYMBOL
提取变异位点子集
ScanVcfParam对象用于提取数据子集。该对象能够指定基因组坐标（范围）或单独的VCF元素。提取范围(vs 字段)需要一个tabix索引。使用?indexTabix查看细节。
param <- ScanVcfParam(which = gnrng, info = "DP", geno = c("GT", "cPd"))
param
## 从VCF文件提取TRPV范围
vcf <- readVcf(file, "hg19", param)
## 查看VCF对象 'fixed', 'info' and 'geno'
vcf
head(fixed(vcf))
geno(vcf)
基因模型的变异位点位置
locateVariants根据基因结构（例如exon, utr, splice site等）判断变异位点的位置。我们使用之前加载的TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene包内的基因模型。
## 使用'region'参数定义目标区域
## 详细内容见？locateVariants
cds <- locateVariants(vcf, txdb, CodingVariants())
five <- locateVariants(vcf, txdb, FiveUTRVariants())
splice <- locateVariants(vcf, txdb, SpliceSiteVariants())
intron <- locateVariants(vcf, txdb, IntronVariants())
all <- locateVariants(vcf, txdb, AllVariants())
CDS的每一行都代表一个变异位点-转录本匹配，因此一行变异位点对应多行也是可以的。如果我们对基因中心的问题感兴趣，数据就可以根据基因进行描述性分析，而不用考虑转录本。
## variants是一对多关系么
table(sapply(split(mcols(all)$GENEID, mcols(all)$QUERYID),
function(x) length(unique(x)) > 1))
## 根据基因分析变异位点数量
idx <- sapply(split(mcols(all)$QUERYID, mcols(all)$GENEID), unique)
sapply(idx, length)
## 根据基因分析变异位点位置
sapply(names(idx),
function(nm) {
d <- all[mcols(all)$GENEID %in% nm, c("QUERYID", "LOCATION")]
table(mcols(d)$LOCATION[duplicated(d) == FALSE])
})
非同义突变位点的氨基酸编码改变
可用predictCoding函数得到非同义变异的氨基酸改变。BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19包用作参考等位基因的源。变异的等位基因由使用者提供。
library(BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19)
seqlevelsStyle(vcf) <- "UCSC"
seqlevelsStyle(txdb) <- "UCSC"
aa <- predictCoding(vcf, txdb, Hsapiens)
predictCoding仅仅返回编码变异位点的结果。与locateVariants一样，每个变异位点-转录匹配项的输出都有一行，因此每个变异位点可以有多行。
## 是否有多个突变位点位于同一基因
table(sapply(split(mcols(aa)$GENEID, mcols(aa)$QUERYID),
function(x) length(unique(x)) > 1))
## FALSE
## 17
## 根据基因总结变异位点数量
idx <- sapply(split(mcols(aa)$QUERYID, mcols(aa)$GENEID, drop=TRUE), unique)
sapply(idx, length)
## 162514 51393 7442
## 6 3 8
## 根据基因总结变异位点后果
sapply(names(idx),
function(nm) {
d <- aa[mcols(aa)$GENEID %in% nm, c("QUERYID","CONSEQUENCE")]
table(mcols(d)$CONSEQUENCE[duplicated(d) == FALSE])
})
## 162514 51393 7442
## nonsynonymous 2 0 2
## not translated 1 0 5
## synonymous 3 3 1
当predictCoding调用时,变异位点“not translated”在抛出的警告进行说明。 在varAllele中缺少varAllele或“N”的变异位点不会被翻译。 如果varAllele替换已经导致了移位，则后果将是“frameshift”。 有关详细信息，请参阅?predictCoding
使用ensemblVEP包进行注释
ensemblVEP包能够访问在线Ensembl Variant Effect Predictor (VEP tool)。VEP工具输出的已知或者未知变异位点的功能后果预测，通过序列本体论(Sequence Ontology)或Ensembl报告。可选输出有Regulatory region consequences, HGNC, Ensembl protein identifiers, HGVS, co-located variants。 ensemblVEP()接受VCF文件名，在R工作环境中返回一个磁盘上的VCF或者GRanges.
加载ensemblVEP:
library(ensemblVEP)
ensemblVEP的file参数必须是硬盘上的VCF文件。我们之后会以TRPV变异位点写出VCF对象，并且上传到ensemblVEP.
以tempfile()写出一个VCF对象到vcf文件中
dest <- tempfile()
writeVcf(vcf, dest)
使用只含有TRPV变异位点的文件和自定义VERPParam对象调用ensemblVEPCall ensemblVEP
gr <- ensemblVEP(file = dest)
head(gr, 3)
来自VEP工具的数据作为元数据列返回给GRanges（'gr'对象）。 您可以通过设置VEPParam中的时选项来进一步控制返回哪些字段。
VEPParam()
每个选项，例如“input”，“basic”，“cache”等具有可以设置的多个字段。
basic(VEPParam())
更多选项的信息可以在VEPParam的man page或者
Ensembl VEP web site中找到.
了解更多信息
想要更多了解VariantAnnotation的使用方法，有以下方法：
help(package="VariantAnnotation")
?predictCoding
browseVignettes(package="VariantAnnotation")
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