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UPARSE、DADA2、unoise3,三大算法学习笔记
发布时间:2018-01-04 11:26   点击率:
扩增子的OTU聚类和降噪处理,在生信分析中必不可少。今儿个,小锐和大家分享下3种相关算法。

 
UPARSE

简介
UPARSE-OTU算法能构建出一系列OTU代表序列,可以使用cluster_otus命令就能实现的。

构建OTU前,Reads需要做好预处理:(1)根据overlap将配对的Reads拼接起来;(2)去除barcode序列;(3)进行质量过滤。

UPARSE聚类标准(如下图所示)
作为OTU的代表序列的条件如下:
1. 所有的OTU序列应该小于97%相似度。
2. OTU的序列和相邻的序列应该大于97%相似度。
3. 嵌合体已经删除。

 

UPARSE-REF 算法简单介绍
首先需要提供一个假定是完整、正确的D序列集数据库。为了构建出序列模型M,UPARSE-REF使用了简单方式去推算出序列错误情况。模型M可以是一个或多个refseq。M是单条refseq代表是没有嵌合体扩增。M是多条refseq代表是嵌合体扩增。M和S之间的错配代表两个序列之间的距离。

下图展示一个嵌合体的参考序列情况。

 

聚类方法
UPARSE-OTU使用了贪婪的算法查找样品中物种的组成。每一个输入序列比较当前OTUs数据库,UPARSE-REF算法会出现以下三种情况:
(a) UPARSE-REF算法以97%的相似度识别存在的OTU。

(b) UPARSE-REF算法匹配上嵌合体模型。

(c) UPARSE-REF算法小于97%的相似度的作为新的OTU,加入到OTUs数据库中。

 

 
DADA2

简介
DADA是一种基于模型的校正方法,而且不需要OTUs构建,能够识别454测序序列的碱基变异的算法。DADA2是对DADA算法的做了一些改进,适用于illumina测序序列。

下图展示了DADA2把测序和扩增错误的序列做了校正,而没有用UPARSE的方法进行Make OTUs。
    
                                      
DADA2 的核心算法
基于Illumina测序、扩增序列的错误,采用selfConsist无监督学习模型,计算出Rate λ_ji。 通过错误率模型,衡量扩增子序列i是否来在来自j(模板),如下图例子


 
Unoise3

简单介绍
Unoise的算法是对测序错误,扩增错误序列的校正。整个UNOISE分析包含了两部分:

(a) 去除测序错误和PCR点错误;

(b) 去除嵌合体。最后生成的OTU被称之为ZOTUs(Zero-radius OTUs)。

核心算法
使用fastq-uniques计算unique序列,并按照size排序,然后采用了两个度量指标来进行判别两个unique序列是否来自同一个模板。指标分别是:莱文斯坦距离d和skew值。

其中skew值即簇图(下图)心点X的丰度为c,成员M序列的丰度为m,skew(M, X) = m/c
如果d和skew值足够小,那么M就是X的一个具有d个点错误的变体,需要去除。

 

上图中绿色圆圈表述真实生物学序列,红色圈描述了替换突变导致的变体,圆圈的大小代表序列的丰度,d=1代表两条序列差异的个数。右侧是去噪之后的展示。
unoise公式:
其中α =2 、γ=4 (默认)
β(d) 是允许的最大差异值,如果skew(M,X)<β(d),则认为该临近点就被视和X同一个模板 。

上图中(1)X和b皆被正确预测;(2)e因为丰度比skew值不能满足条件,被认为是正确的扩增子序列;(3)f的丰度和e相近,但是可以满足条件,被正确的去除,g因丰度低被错误的去除。

参考文献:
Edgar, R.C. (2013) UPARSE: Highly accurate OTU sequences from microbial amplicon reads, Nature Methods [Pubmed:23955772, dx.doi.org/10.1038/nmeth.2604].
Callahan B J, McMurdie P J, Rosen M J, et al. DADA2: high-resolution sample inference from Illumina amplicon data. Nature methods, 2016, 13(7): 581-583.
UNOISE2: Improved error-correction for Illumina 16S and ITS amplicon read. bioRxiv, 2016

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