不同区域甲基化水平计算

Question

物种非模式植物，没有现成的OrgDb包，有gff3文件，但是gff3文件中只有gene、exon、CDS及UTR区等信息，怎么能计算不同区域的甲基化水平呀，应该用哪些软件，准备怎样的输入文件才能看到gene和TE区的甲基化水平呀

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要计算不同区域（如基因、外显子、编码区、非编码区和转座子）的甲基化水平，你需要进行以下几个步骤：

1. 提取基因和转座子区域信息 首先，你需要从GFF3文件中提取出基因和转座子的边界信息。这可以通过一些生物信息学工具或编程语言实现，比如Python的Biopython库。

2. 读取甲基化数据 通常，甲基化数据会以BAM或BedGraph格式提供。你需要将这些数据转换为适合分析的格式，例如 Bed format 或者 Bedpe format。

3. 计算每个区域的甲基化水平 使用合适的工具或编程语言（如R或Python），遍历每个基因和转座子区域，并统计在这些区域内甲基化的碱基数，然后除以总碱基数得到平均甲基化水平。

这里是一个基本的R语言示例，展示如何处理这个问题。由于你没有提供具体的GFF3文件和甲基化数据，我将给出一个简化的例子，假设你已经有了基因和转座子的边界以及Bed格式的甲基化数据。

首先，确保安装了必要的R包：

install.packages("GenomicRanges")
install.packages("IRanges")
install.packages("Rsamtools")

接下来，编写一个R脚本：

# 加载所需包
library(GenomicRanges)
library(IRanges)
library(Rsamtools)

# 假设你有一个包含基因和转座子范围的DataFrame，名为"features"
features <- read.csv("features.csv", stringsAsFactors = FALSE) # 请替换为实际路径和文件名

# 假设你有一个Bed格式的甲基化数据文件，名为"methylation.bed"
methylation_bed <- read.delim("methylation.bed", header = FALSE, sep = "\t")

# 将基因和转座子范围转化为GRanges对象
ranges <- GRanges(seqnames = features$chr,
                 ranges = IRanges(start = features$start, end = features$end))

# 计算甲基化水平
methylation_levels <- lapply(ranges, function(range) {
  # 打开甲基化数据文件
  bamfile <- BamFile("methylation.bam") # 请替换为实际路径和文件名
  
  # 提取指定范围内的读取
  reads_in_range <- pileup(bamfile, range)
  
  # 计算CpG位置上的甲基化比例
  methylated_CpGs <- sum(reads_in_range[reads_in_range$base == "C"]$mapq > 0 & 
                          reads_in_range[reads_in_range$base == "C"]$qual == 4)
  total_CpGs <- sum(reads_in_range[reads_in_range$base %in% c("C", "T")]$mapq > 0)
  
  # 关闭BAM文件
  close(bamfile)
  
  if (total_CpGs == 0) {
    return(NA)
  } else {
    return(methylated_CpGs / total_CpGs)
  }
})

# 结果是一个列表，其中每个元素对应于一个区域的甲基化水平
results <- data.frame(feature_id = rownames(features), methylation_level = unlist(methylation_levels))

这个例子是基于BAM文件的，如果你的数据是BedGraph格式，可能需要先将其转换为BAM或Bed格式，然后再进行上述步骤。对于BedGraph文件，可以使用bedGraphToBigWig工具将其转换为bigwig文件，然后通过bigwigSummary函数获取每个位置的甲基化值。

注意：这个示例简化了很多细节，实际操作时可能需要根据具体情况进行调整。例如，处理多条染色体、考虑不同的读取方向等。此外，为了提高效率，你还可以利用并行计算来加速甲基化水平的计算。