HTSeq技术详解:高通量测序数据分析Python工具指南
2025-06-02 03:44:39作者:姚月梅Lane
概述
HTSeq是一个强大的Python工具包,专门为高通量测序(HTS)数据分析而设计。它提供了一系列功能模块,帮助研究人员处理和分析RNA-Seq、ChIP-Seq等测序数据。本文将深入介绍HTSeq的核心功能和使用方法。
数据读取与质量分析
FASTQ文件读取
HTSeq可以轻松读取FASTQ格式的测序数据文件:
import HTSeq
fastq_file = HTSeq.FastqReader("yeast_RNASeq_excerpt_sequence.txt", "solexa")
这里需要注意质量值的编码格式:
- "phred":默认格式(Phred+33)
- "solexa":旧版Solexa/Illumina格式(1.8版本前使用)
- "solexa_old":1.3版本前的Solexa格式
质量值分析
我们可以计算每个位置的平均质量值:
import numpy
qualsum = numpy.zeros(len(read), int)
nreads = 0
for read in fastq_file:
qualsum += read.qual
nreads += 1
avg_qual = qualsum / float(nreads)
使用matplotlib可以绘制质量值曲线:
from matplotlib import pyplot
pyplot.plot(avg_qual)
pyplot.show()
比对数据读取
HTSeq支持多种比对文件格式的读取:
SAM文件读取
alignment_file = HTSeq.SAM_Reader("yeast_RNASeq_excerpt.sam")
for aln in alignment_file:
print(aln)
BAM文件操作
HTSeq通过pysam库支持BAM文件的读写:
# 读取BAM文件
bam_reader = HTSeq.BAM_Reader("SRR001432_head_sorted.bam")
# 写入BAM文件
bam_writer = HTSeq.BAM_Writer.from_BAM_Reader("region.bam", bam_reader)
for a in bam_reader.fetch(region="1:249000000-249200000"):
bam_writer.write(a)
bam_writer.close()
基因组区间与基因组数组
GenomicInterval类
GenomicInterval表示基因组上的一个区间,包含以下属性:
- chrom:染色体名称
- start:起始位置(0-based)
- end:结束位置(半开区间)
- strand:链方向('+'、'-'或'.')
iv = HTSeq.GenomicInterval("chr1", 100, 250, "+")
print(iv.chrom, iv.start, iv.end, iv.strand)
GenomicArray类
GenomicArray用于存储基因组位置相关的数据:
# 创建GenomicArray
ga = HTSeq.GenomicArray(chromlens, stranded=False, typecode="i")
# 赋值操作
iv = HTSeq.GenomicInterval("chr1", 100, 120, ".")
ga[iv] = 5
# 读取数据
iv = HTSeq.GenomicInterval("chr1", 90, 140, ".")
for iv2, value in ga[iv].steps():
print(iv2, value)
覆盖度分析
计算基因组覆盖度是常见的分析需求:
# 创建覆盖度数组
cvg = HTSeq.GenomicArray("auto", stranded=True, typecode="i")
# 计算覆盖度
alignment_file = HTSeq.SAM_Reader("yeast_RNASeq_excerpt.sam")
for alngt in alignment_file:
if alngt.aligned:
cvg[alngt.iv] += 1
# 输出BedGraph格式
cvg.write_bedgraph_file("plus.wig", "+")
cvg.write_bedgraph_file("minus.wig", "-")
基因组注释处理
GenomicArrayOfSets类
用于处理重叠的基因组特征:
gas = HTSeq.GenomicArrayOfSets("auto", stranded=False)
gas[HTSeq.GenomicInterval("chr1", 100, 250)] += "A"
gas[HTSeq.GenomicInterval("chr1", 360, 640)] += "A"
gas[HTSeq.GenomicInterval("chr1", 510, 950)] += "B"
# 查询重叠特征
read_iv = HTSeq.GenomicInterval("chr1", 450, 800)
fset = set()
for iv, val in gas[read_iv].steps():
fset |= val
print(sorted(fset))
实际应用示例
RNA-Seq数据分析流程
- 读取比对文件
- 计算基因表达量
- 分析差异表达
# 1. 读取比对文件
alignment_file = HTSeq.SAM_Reader("sample.sam")
# 2. 初始化基因计数字典
gene_counts = {}
# 3. 读取注释文件
features = HTSeq.GenomicArrayOfSets("auto", stranded=True)
for feature in HTSeq.GFF_Reader("annotation.gff"):
if feature.type == "exon":
features[feature.iv] += feature.attr["gene_id"]
# 4. 计数
for aln in alignment_file:
if aln.aligned:
gene_set = set()
for iv, val in features[aln.iv].steps():
gene_set |= val
for gene in gene_set:
gene_counts[gene] = gene_counts.get(gene, 0) + 1
总结
HTSeq为高通量测序数据分析提供了强大的Python工具集,主要特点包括:
- 支持多种测序数据格式的读取
- 提供基因组区间和数组的高效操作
- 简化了覆盖度计算等常见分析任务
- 便于整合到自定义分析流程中
通过合理使用HTSeq的各种功能,研究人员可以构建灵活、高效的数据分析流程,满足各种定制化分析需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0362Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++087Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
192
2.15 K

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
78
72

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
969
572

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
547
76

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
349
1.35 K

喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
17
0

React Native鸿蒙化仓库
C++
205
284

🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
60
17