Nettoyer ses données¶
Nous avons dorénavant une vue d'ensemble de nos données.
La présence d'adaptateurs, ou de bases de moins bonne qualité en fin de lecture, nous encourage à "rogner" leurs extrémités.
Cette étape est appelée "trimming".
L'objectif du trimming sera donc d'apporter une meilleure confiance dans les données et permettre la meilleure exploitation possible de celles-ci. En effet, il existe un risque de ne pas pouvoir aligner correctement nos lectures si leur extrémités ne sont pas bien lues ou ne correspondent pas à du vrai matériel génétique.
Etape 1¶
Ce nettoyage va donc commencer par une identification des adaptateurs.
Généralement, les outils de trimming possèdent une liste de séquences d’adaptateurs de référence pour les identifier et les couper.
Cela n'est vrai que si l’insert d’ADN est plus court que la taille de la lecture.
Etape 2¶
Selon les outils, certains vont scanner la séquence en partant de son extrémité 5'. Il est défini une fenêtre coulissante dont la qualité moyenne est calculée. Lorsque cette dernière est inférieure à une valeur fixée, l'extrémité 3' est délétée.
D'autres couperont simplement un nombre de nucléotides défini si leur qualité moyenne est inférieure à une valeur seuil.
Etape 3¶
Selon leur taille, les reads de taille inférieure à une valeur seuil sont supprimés.
Il existe de nombreux outils, leur usage peut dépendre du type de nettoyage que vos données nécessitent. Parmi les plus utilisés et à connaitre, on retrouve :
- Sickle-trim
- FASTX-Toolkit
- Trimmomatic
- Cutadapt
- Fastp
Le mapping, qu'est ce que c'est ?¶
Maintenant que nos données sont bien propres, nous arrivons à l'étape qui concernera aussi bien le RNA-seq que le chip-seq ou encore le variant calling. Seul variera l'outil !
Le mapping, alignement en français, consiste à positionner chaque lecture sur un génome de référence afin de savoir quelle région du génome l'a produite.
Le fichier de référence est au format fasta.
L'index du génome de référence¶
Un génome de référence, selon l'espèce, représente souvent bien plus de 1 million de bases. Impossible de le parcourir à chaque fois que l'on veut aligner un de nos million de reads.
C'est pourquoi, avant tout alignement, il est important de créer un index à notre génome.
Attention, chaque outil à le sien. Il faut donc autant d'index que de mappeur que vous souhaitez tester/utiliser.
L'idée de fond reste cependant assez similaire puisqu'il s'agit de créer une liste de petit fragment de génome avec les positions associées, exactement comme l'index d'un livre.
Grâce à lui, votre outil saura par exemple que le motif AAGTC est présent sur le chromosome 22 à la position 399 et le chromosome 3 position 20.
Parlons algorithme¶
Par chance pour nous, la majorité des aligneurs utilise le principe du seed-and-extend qui est plutôt intuitif.
Voici un génome de référence
Voici un read. Comment procédez-vous pour le placer ?
Assez naturellement on tente de positionner la première couleur, puis la seconde etc.
Si ça ne matche pas, on changera de position mais on ne les parcourera pas toutes, on ira directement à la case jaune suivante.
Et ainsi de suite
Si aucune position n'est identifiée, on refera la même chose dans l'autre sens, jusqu'à trouver le meilleur match possible.
Nos outils utiliseront le même procédé. Grâce à l'index, ils possèdent l'information des positions où commencer (seed) puis essayer d'étendre la séquence du read tant qu'il existe une correspondance (extend).
Pour finir sur les algorithmes, il faut voir que la majorité des outils recherche des alignements dit end-to-end. Les autres sont dits local (pour l'anglais) ou partiel.
En d'autres termes, l'alignement end-to-end est considéré comme une méthode d'alignement plus stricte que les alignements partiels. En mode partiel, les bases peuvent être coupées à partir de l'extrémité 5' ou 3' d'une lecture pour obtenir le meilleur alignement possible, là où le end-to-end préfèrera ajouter quelques indels ou snp.
Choisir son outil d'alignement¶
Les outils sont nombreux. Nous n'utiliserons pas les mêmes selon :
- le type de séquençage,
- la taille de lectures,
- l'organisme étudié.
- Pour les procaryotes, en short-reads, ou les eucaryotes peu décrits/annotés, Bowtie2 et bwa sont les plus plébicités.
- Pour les eucarytes, en short-reads, (besoin de gérer les introns) on utilise d'avantage Hisat2 et STAR.
- Pour les long-reads, on partira plutôt sur Minimap2.
- Pour les reads très courts (mi-RNA par exemple), plutôt BWA ou Bowtie.
Attention, ce sont des exemples et non des vérités absolues et exhaustives.¶
Le fichier SAM/BAM¶
Le format de fichier standard d'un alignement est le format SAM (Sequence Alignment/MAP) et sa version compressée en binaire, le BAM.
Ce format stocke :
- Les coordonées de la lecture alignée (en base 1)
- La qualité de l'alignement
- Le CIGAR string
- Le bitwise FLAG
Voici un exemple de fichier SAM :
SRR540192.9292201 0 chr21 5086758 31 37M * 0 0 CCCGCTTCATGCCTGCCATCCTTGGCATCCCTACTTA
IIIIIIIIIIIIIIFIIIIIIIIIIGIHIIIHDIIIG AS:i:0 XS:i:-5 XN:i:0 XM:i:0 XO:i:0 XG:i:0 NM:i:0 MD:Z:37 YT:Z:UU
SRR540192.8913064 0 chr21 5107214 31 37M * 0 0 TTGAGGCCAGGCACCCAGTCCTGGTCGTCCGGGTCCA IIHIIIIIIIGGIIIIIIIIIIIIHIHHIIGGG@GGG AS:i:0 XS:i:-5 XN:i:0 XM:i:0 XO:i:0 XG:i:0 NM:i:0 MD:Z:37 YT:Z:UU
SRR540192.26930625 0 chr21 5107214 31 37M * 0 0 TTGAGGCCAGGCACCCAGTCCTGGTCGTCCGGGTCCA GIIIIIHIIIIHIIIIIHIIHIIHHIGBIIGGGEGGG AS:i:0 XS:i:-5 XN:i:0 XM:i:0 XO:i:0 XG:i:0 NM:i:0 MD:Z:37 YT:Z:UU
SRR540192.4618335 16 chr21 5107214 31 37M * 0 0 TTGAGGCCAGGCACCCAGTCCTGGTCGTCCGGGTCCA GHH@FGGEHHEHHHHHHHHGEDHHHHHHHHHHHBHHH AS:i:0 XS:i:-5 XN:i:0 XM:i:0 XO:i:0 XG:i:0 NM:i:0 MD:Z:37 YT:Z:UU
SRR540192.18776687 0 chr21 5107215 31 37M * 0 0 TGAGGCCAGGCACCCAGTCCTGGTCGTCCGGGTCCAC HIHIIFIIIIBIIIIIIBIIHHHEIIIIIIII<IIII AS:i:0 XS:i:-6 XN:i:0 XM:i:0 XO:i:0 XG:i:0 NM:i:0 MD:Z:37 YT:Z:UUPour une meilleure lisibilité, mettons la première ligne dans un tableau.
| QNAME | FLAG | RNAME | POS | MAPQ | CIGAR | RNEXT | PNEXT | TLEN | SEQ | QUAL | TAG:TYPE:VALUE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SRR540192.9292201 | 0 | chr21 | 5086758 | 31 | 37M | * | 0 | 0 | CCCGCTTCATGCCTGCCATCCTTGGCATCCCTACTTA | IIIIIIIIIIIIIIFIIIIIIIIIIGIHIIIHDIIIG | AS:i:0 XS:i:-5 XN:i:0 XM:i:0 XO:i:0 XG:i:0 NM:i:0 MD:Z:37 YT:Z:UU |
- QNAME : Identifiant du read
- FLAG : Combinaison binaire de flags (nous y reviendrons)
- RNAME : Nom de la référence (chromosome ou contig)
- POS : Position de la première base du read sur la référence (base 1)
- MAPQ : Qualité moyenne de mapping. Le maximum est de 254, une valeur de 255 est synonyme de non disponibilité de la valeur
- CIGAR : Combinaison de chiffre et de lettre pour indiquer la façon dont le read se mappe (nous y reviendrons)
- RNEXT : Nom de la référence où se mappe la paire correspondant à notre read
- PNEXT : Position où se mappe la paire correspondant à notre read
- TLEN : Distance entre la position la plus à gauche et la plus à droite de notre paire
- SEQ : Sequence du read
- QUAL : Valeur ASCII de qualité par base issue du fichier fastQ
- TAG:TYPE:VALUE : Dépendant de chaque outil d'alignement
CIGAR¶
Le CIGAR (Concise Idiosyncratic Gapped Alignment Report) permet de compacter les informations représentant l'alignement du read sur la séquence de référence.
Les lettres pouvant être (majoritairement) retrouvées sont :
- M : Match ou mismatch sur la séquence
- I : Insertion de base par rapport à la référence
- D : Délétion de base par rapport à la référence
- N : Présence de gap dans l'alignement
Ainsi, pour l'alignement suivant :
On obtient le CIGAR suivant 3M5N6M</code
Bitwise flag¶
Ce flag permet de savoir (vous comme les outils) quels reads filtrer ou non.
En effet, chaque nombre est une combinaison binaire dont la correspondance se trouve sur ce site : https://broadinstitute.github.io/picard/explain-flags.html
A quoi correspond un flag de 4 ?
Conclusion : Le read n'est pas mappé
MapQ¶
Comme pour les scores de qualité des fichiers fastQ, il s'agit d'un score Phred. Il donne la probabilité que le read ne soit pas aligné convenablement.
Cette qualité est une combinaison de facteurs :
- Le nombre de fois où le read s'aligne sur la référence
- La qualité des bases du read
- La sensibilité de l'algorithme utilisé (outil dépendant)
- Le read est pairé ou non