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隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)量的不斷增加，數(shù)據(jù)處理的速度和效率已經(jīng)成為了許多企業(yè)和組織的一個難點和痛點。為了更好地解決這一問題，很多人開始了尋找革新性的數(shù)據(jù)處理利器，其中不少人選擇了Linux操作系統(tǒng)下的Fastp。
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什么是Fastp？
Fastp是一個在Linux操作系統(tǒng)下使用的開源軟件，它的主要功能是對大規(guī)模二代測序數(shù)據(jù)進行快速、準確的過濾、切除、修剪等預處理工作。
Fastp最初由一個中國團隊研發(fā)，然后逐漸開放給全世界使用，現(xiàn)在已經(jīng)成為了許多數(shù)據(jù)分析公司和研究機構(gòu)中的標準利器。與其他數(shù)據(jù)處理工具相比，F(xiàn)astp有著更快的速度、更高的效率和更精準的指令容錯率，可以大大加快數(shù)據(jù)處理的速度，并減少人力投入，進而提升數(shù)據(jù)處理的效率。
Fastp的特點
1.快速和高效
Fastp具有出色的數(shù)據(jù)處理速度和高效率，可以在幾秒鐘之內(nèi)完成對五個G的二代測序數(shù)據(jù)的預處理，而且在處理數(shù)據(jù)的過程中并不會占據(jù)太多的內(nèi)存和CPU資源，可節(jié)約硬件投資和維護成本。
2.容易操作
Fastp軟件可以使用簡單的命令行來實現(xiàn)，而且還具有豐富的選項和參數(shù)，可以根據(jù)實際需求來進行不同參數(shù)的選擇和設(shè)定，以對不同的數(shù)據(jù)進行不同的預處理。
3.高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸出
Fastp軟件在進行數(shù)據(jù)處理的過程中非常細致和精確，可以自動去除低質(zhì)量堿基、切除低質(zhì)量序列、切除接頭（Adapter）等常見廢棄數(shù)據(jù)，保留高質(zhì)量數(shù)據(jù)，最終輸出準確的處理結(jié)果。此外，F(xiàn)astp還支持參考序列比對，可用于進行去除冗余、去除污染和過濾掉未知序列的工作。
4.靈活性和擴展性
Fastp可以很方便地結(jié)合其他軟件和工具來擴展其功能，為數(shù)據(jù)處理人員提供了一種便捷的數(shù)據(jù)處理解決方案。
快速上手Fastp
如果你想要快速學會如何使用Fastp，只需簡單的四個步驟：
1.按照Fastp的官方網(wǎng)站指示下載Fastp安裝包；
2.在Linux命令行中輸入Fastp命令，如果提示找不到此命令，則需先進行安裝。
3.編輯Fastp的運行參數(shù)，以滿足你的需求；
4.運行Fastp命令，等待數(shù)據(jù)處理完成即可。
在當今時代，數(shù)據(jù)處理的速度和效率已經(jīng)成為了一個至關(guān)重要的問題，在這種背景下，F(xiàn)astp作為Linux操作系統(tǒng)下的一款強大的數(shù)據(jù)處理利器，可以幫助用戶在數(shù)據(jù)處理過程中節(jié)省時間和成本，提高數(shù)據(jù)處理效率和精度。因此，我們可以看到，F(xiàn)astp無論是在數(shù)據(jù)分析公司還是科研機構(gòu)中都是一個非常有用的工具，值得你去嘗試。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- ATAC-seq專題—生信分析流程
ATAC-seq專題—生信分析流程
ATAC-seq信息分析流程主要分為以下幾個部分：數(shù)據(jù)質(zhì)控、序列比對、峰檢測、motif分析、峰注釋、富集分析，下面將對各部分內(nèi)容進行展開講解。
下機數(shù)據(jù)經(jīng)過過濾去除接頭含量過高或低質(zhì)量的reads，得到clean reads用于后續(xù)分析。常見的trim軟件有Trimmomatic、Skewer、fastp等。fastp是一款比較新的軟件，使用時可以用–adapter_sequence/–adapter_sequence_r2參數(shù)傳入接頭序列，也可以不填這兩個參數(shù)，軟件會自動識別接頭并進行剪切。罩肢如：
fastp \
–in1 A1_1.fq.gz \ # read1原始fq文件
–out1 A1_clean_1.fq.gz \ # read1過濾后輸出的fq文件
–in2 A1_2.fq.gz \ # read2原始fq文件
–out2 A1_clean_2.fq.gz \ # read2過濾后輸出的fq文件
–cut_tail \ #從3’端向5’端滑窗，如果窗口內(nèi)堿基的平均質(zhì)量值小于設(shè)定閾值，則剪切
–cut_tail_window_size=1 \ #窗口大小
–cut_tail_mean_quality=30 \ #cut_tail參數(shù)對應的平均質(zhì)量閾值
–average_qual=30 \ #如果一條read的堿基平均質(zhì)量值小于該值即會被舍棄
–length_required=20 \ #經(jīng)過剪切后的reads長度如果小于該值會被舍棄
fastp軟件的詳細使用方法可參考：
。fastp軟件對于trim結(jié)果會生成網(wǎng)頁版的報告，可參考官網(wǎng)示例
和
，也可以用FastQC軟件對trim前后的數(shù)據(jù)質(zhì)量進行評估，F(xiàn)astQC軟件會對單端的數(shù)據(jù)給出結(jié)果，如果是PE測序需要分別運行兩次來評估read1和read2的數(shù)據(jù)質(zhì)量。
如：
fastqc A1_1.fq.gz
fastqc A1_2.fq.gz
FastQC會對reads從堿基質(zhì)量、接頭含量、N含量、高喊悶昌重復序列等多個方面對reads質(zhì)量進鄭扒行評估，生成詳細的網(wǎng)頁版報告，可參考官網(wǎng)示例：
經(jīng)過trim得到的reads可以使用BWA、bowtie2等軟件進行比對。首先需要確定參考
基因組
fa文件，對fa文件建立索引。不同的軟件有各自建立索引的命令，BWA軟件可以參考如下方式建立索引：
bwa index genome.fa
建立好索引后即可開始比對，ATAC-seq推薦使用mem算法，輸出文件經(jīng)samtools排序輸出bam：
bwa mem genome.fa A1_clean_1.fq.gz A1_clean_2.fq.gz
| samtools sort -O bam -T A1 > A1.bam
值得注意的是，在實驗過程中質(zhì)體并不能完全去除，因此會有部分reads比對到質(zhì)體序列上，需要去除比對到質(zhì)體上的序列，去除質(zhì)體序列可以通過samtools提取，具體方法如下：首先將不含質(zhì)體的染色體名稱寫到一個chrlist文件中，一條染色體的名稱寫成一行，然后執(zhí)行如下命令即可得到去除質(zhì)體的bam
samtools view -b A1.bam $chrlist > A1.del_MT_PT.bam
用于后續(xù)分析的reads需要時唯一比對且去重復的，bwa比對結(jié)果可以通過MAPQ值來提取唯一比對reads，可以用picard、sambamba等軟件去除dup，最終得到唯一比對且去重復的bam文件。
比對后得到的bam文件可以轉(zhuǎn)化為bigWig（bw）格式，通過可視化軟件進行展示。deeptools軟件可以實現(xiàn)bw格式轉(zhuǎn)化和可視化展示。首先需要在linux環(huán)境中安裝deeptools軟件，可以用以下命令實現(xiàn)bam向bw格式的轉(zhuǎn)換：
bamCoverage -b A1.bam -o A1.bw
此外，可以使用deeptools軟件展示reads在特定區(qū)域的分布，如：
computeMatrix reference-point \ # reference-pioint表示計算一個參照點附近的reads分布，與之相對的是scale-regions，計算一個區(qū)域附近的reads分布
–referencePoint TSS \#以輸入的bed文件的起始位置作為參照點
-S A1.bw \ #可以是一個或多個bw文件
-R gene.bed \ #基因組位置文件
-b\ #計算邊界為參考點上游3000bp
-a\ #計算邊界為參考點下游3000bp，與-b合起來就是繪制參考點上下游3000bp以內(nèi)的reads分布
-o A1.matrix.mat.gz \ #輸出作圖數(shù)據(jù)名稱
#圖形繪制
plotHeatmap \
-m new_A1.matrix.mat.gz \ #上一步生成的作圖數(shù)據(jù)
-out A1.pdf \ # 輸出圖片名稱
繪圖結(jié)果展示：
MACS2能夠檢測DNA片斷的富集區(qū)域，是ATAC-seq數(shù)據(jù)call peak的主流軟件。峰檢出的原理如下：首先將所有的reads都向3’方向延伸插入片段長度，然后將基因組進行滑窗，計算該窗口的dynamic λ，λ的計算公式為：λlocal = λBG（λBG是指背景區(qū)域上的reads數(shù)目），然后利用
泊松分布
模型的公式計算該窗口的
顯著性
P值，最后對每一個窗口的顯著性P值進行FDR校正。默認校正后的P值（即qvalue）小于或者等于0.05的區(qū)域為peak區(qū)域。需要現(xiàn)在linux環(huán)境中安裝macs2軟件，然后執(zhí)行以下命令：
macs2 callpeak \
-t A1.uni.dedup.bam \ #bam文件
-n A1 \ # 輸出文件前綴名
–shift -100 \ #extsize的一半乘以-1
–extsize 200 \ #一般是
核小體
大小
–call-summits #檢測峰頂信息
注：以上參數(shù)參考文獻（Jie Wang，et.al.2023.“ATAC-Seq ysis reveals a widespread decrease of chromatin accessibility in age-related macular degeneration.”Nature Communications）
ATAC分析得到的peak是
染色質(zhì)
上的開放區(qū)域，這些染色質(zhì)開放區(qū)域常常預示著
轉(zhuǎn)錄因子
的結(jié)合，因此對peak區(qū)域進行motif分析很有意義。常見的motif分析軟件有homer和MEME。以homer軟件為例，首先在linux環(huán)境中安裝homer，然后用以下命令進行motif分析：
findMotifsGenome.pl \
A1_peaks.bed \ #用于進行motif分析的bed文件
genome.fa \ #參考基因組fa文件
A1 \ #輸出文件前綴
-size given \ #使用給定的bed區(qū)域位置進行分析，如果填-size -100,50則是用給定bed中間位置的上游100bp到下游50bp的區(qū)域進行分析
homer分析motif的原理及結(jié)果參見：
根據(jù)motif與已知轉(zhuǎn)錄因子的富集情況可以繪制
氣泡圖
，從而可以看到樣本與已知轉(zhuǎn)錄因子的富集顯著性。
差異peak代表著比較組合染色質(zhì)開放性有差異的位點，ChIP-seq和ATAC-seq都可以用DiffBind進行差異分析。DiffBind通過可以通過bam文件和peak的bed文件計算出peak區(qū)域標準化的readcount，可以選擇edgeR、DESeq2等模型進行差異分析。
在科研分析中我們往往需要將peak區(qū)域與基因聯(lián)系起來，也就是通過對peak進行注釋找到peak相關(guān)基因。常見的peak注釋軟件有ChIPseeker、homer、PeakAnnotator等。以ChIPseeker為例，需要在R中安裝ChIPseeker包和GenomicFeatures包，然后就可以進行分析了。
library(ChIPseeker)
library(GenomicFeatures)
txdb
peakfile
peakAnno
# 用peak文件和txdb進行peak注釋，這里可以通過tssRegion定義TSS區(qū)域的區(qū)間
對于peak注釋的結(jié)果，也可以進行可視化展示，如：
p
通過注釋得到的peak相關(guān)基因可以使用goseq、topGO等R包進行GO富集分析，用kobas進行kegg富集分析，也可以使用DAVID在線工具來完成富集分析?？梢酝ㄟ^挑選感興趣的GO term或pathway進一步篩選候選基因。
linux fastp的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于linux fastp,Linux之速度與效率——快速數(shù)據(jù)處理利器Fastp,ATAC-seq專題—生信分析流程的信息別忘了在本站進行查找喔。
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當前標題：Linux之速度與效率——快速數(shù)據(jù)處理利器Fastp (linux fastp)
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