使用QTLseqr进行BSA-seq分析

QTLseqr是一个用于BSA-seq的R包，它能够读取GATK输出结果进行过滤，最终使用SNP-index和G 统计值的方法进行定位。我们这次尝试使用这个R包来替代我们自己手撸代码来分析一批水稻BSA数据，文章的数据在如何使用BSA方法进行遗传定位（水稻篇）提供了下载链接。

首先是安装和加载R包，由于QTLseqr目前托管在GitHub上，因此需要用devtools才能安装。

devtools::install_github("bmansfeld/QTLseqr")
library("QTLseqr")

在读取数据上，QTLseqr提供了两个函数，importFromGATK和importFromTable，而且这两个函数都没有设置亲本样本名的参数，只有highBulk和lowBulk设置两个混池的样本名。这就很尴尬了，因为我发现直接用importFromGATK读取有4个样本的VCF文件会报错。

不过没关系，我们先将数据预处理成importFromTable能够识别的格式，就可以进行读取了。

我们先用vcfR提取所需要的信息列，包括AD和GT，前者是等位基因深度，后者是基因型

library(vcfR)
vcf <- read.vcfR("04-variant-filter/snps.vcf.gz")

chrom <- getCHROM(vcf)
pos <- getPOS(vcf)
ref <- getREF(vcf)
alt <- getALT(vcf)

ad <- extract.gt(vcf, "AD")
ref_split <- masplit(ad, record = 1, sort = 0)
alt_split <- masplit(ad, record = 2, sort = 0)
gt <- extract.gt(vcf, "GT")

补充下masplit函数的用法，这函数来自于vcfR, 他的作用就是对数据进行分列，注意, 它返回的是矩阵中每个元素拆分后其中一个值，主要参数为

• myMat 输入矩阵
• delim = “,” 矩阵里元素的分隔符号，
• count = 0L: 0或1，也就是False或True，统计每个元素有多少个子元素，例如’1,2,3’ 会返回3, ‘1,2’ 返回2, 一般用不到
• record = 1L: 返回分隔之后的第几个元素，
• sort = 1L: 是否排序
• decreasing = 1L: 是否降序

之后构建数据框, 过滤亲本杂合的位点，并保存到本地

df <- data.frame(CHROM = chrom,
                 POS = pos,
                 REF = ref,
                 ALT = alt,
                 AD_REF.SRR6327817 = ref_split[,3],
                 AD_ALT.SRR6327817 = alt_split[,3],
                 AD_REF.SRR6327818 = ref_split[,4],
                 AD_ALT.SRR6327818 = alt_split[,4]
                 )

mask <- which(gt[,"SRR6327815"] != "0/1" &  gt[,"SRR6327816"] != "0/1")

df <- df[mask,]
write.table(df, file = "rice.tsv", sep = "t", row.names = F, quote = F)

之后用importFromTable读取，并过滤掉SNPindex为NaN的行

df <- importFromTable("rice.tsv",
                     highBulk = "SRR6327817",
                     lowBulk = "SRR6327818",
                     chromList = paste0("chr", formatC(1:12, width = 2, flag=0)),
                     sep = "t")

df <- subset(df, !is.na(SNPindex.LOW) & !is.na(SNPindex.HIGH))

分别运行两种BSA的分析方法，windowSize指的是窗口大小

df <- runGprimeAnalysis(SNPset = df,
                             windowSize = 1e6,
                             outlierFilter = "deltaSNP")

df <- runQTLseqAnalysis(SNPset = df,
                        windowSize = 1e6,
                        popStruc = "RIL",
                        bulkSize = c(20,20))

最后我们可视化结果

plotQTLStats(
  SNPset = df,
  var = "Gprime",
  plotThreshold = TRUE,
  q = 0.01
)

plotQTLStats(
  SNPset = df,
  var = "deltaSNP",
  plotIntervals = TRUE)

结果和文章比较吻合，在6号染色体有一个非常明显的峰。

QTLseqr这个R包整体的表现还是可以的，就是对输入有一定的要求，如果直接提供VCF文件需要保证你的VCF文件只有两个样本。也就是你需要先单独对亲本做变异检测，然后用这些位点对两个混池变异检测结果进行过滤，不然这两个亲本的简直就体现不出来了。

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最后

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