Alignment-based的转录本定量-RSEM

2016/02/13来源：Kai评论3,435

我最早接触转录本的定量则是Alignment-based transcript quantification，也就是先比对后定量。我最先是在无参转录组中用了RSEM，因为无参转录组需要对reads进行拼接，然后将reads比对至拼接的转录本上，再通过定量获得其表达丰度。由于那时Trinity软件的分析流程推荐定量软件中有RSEM（当然不止推荐了一种，基于比对的还有eXpress，但那时网上可搜到的教程几乎都推荐使用RSEM），所以我就挑了RSEM来做定量分析。但只是按照Trinity分析流程的代码来使用RSEM（因为Trinity将RSEM的使用包装在perl代码里面了，包括使用步骤以及参数），那时只能说是很粗浅的接触了下。所以这次我准备从头好好理解下RSEM这个转录本定量软件

Download and install

RSEM是在2010年发表的，最新更新是在2016年，下载地址则http://deweylab.github.io/RSEM/，下载后编译下即可

make
make install

RSEM整体上来说是属于定量软件，但其支持调用其他比对软件，如Bowtie，Bowtie2和STAR，来将reads比对至转录本上，所以必须至少预先安装上述3款比对软件中的一种（如果没安装，可以直接在RSEM安装目录下编译一个bowtie2，因为其在RSEM软件安装包中附带）

Build References

这步可以理解为是对转录本建索引，RSEM支持两种方式：

第一种是提供参考基因组fa序列和GTF注释文件，那么RSEM则会通过GTF注释文件从参考基因组序列中提取出各个转录本的序列，然后利用Bowtie2 or STAR等软件来建索引

~/biosoft/rsem/RSEM-1.3.0/rsem-prepare-reference -gtf ~/annotation/hg38/gencode.v27.annotation.gtf --bowtie2 ~/reference/genome/hg38/GRCh38.p10.genome.fa ~/reference/index/RSEM/hg38/hg38

这里用bowtie2做为测试数据的refences索引，一方面是因为用STAR的话对内存要求较高；另一方面是因此我的测试数据是100bp的双端RNA-SEQ（同Alignment-free的转录本比对工具-Salmon），bowtie2相比bowtie更加适合用于比对

第二种则直接提供转录本序列，然后再建索引（无参转录组一般是这样的）；如果还想有基于基因水平的定量结果，则需再加--transcript-to-gene-map参数，用于导入转录本和基因的对应关系的文件（一列基因ID，一列对应的转录本ID）

在~/reference/index/RSEM/hg38/目录下包含有从参考基因组提取出来的转录本的序列文件（）以及bowtie2的索引文件（以.bt2结尾）等

Calculate expression

用RSEM的rsem-calculate-expression命令来对reads进行bowtie2比对以及表达水平的定量

for i in $(seq 49 52);do ~/biosoft/rsem/RSEM-1.3.0/rsem-calculate-expression \ 
--paired-end -p 6 --bowtie2 --append-names --output-genome-bam \
SRR62690${i}.clean_1.fastq SRR62690${i}.clean_2.fastq \
~/reference/index/RSEM/hg38/ RSEM/SRR62690${i};done

–paired-end 表明是双端测序数据
–bowtie2 指定bowtie2来用于reads比对
–append-names 用于在结果中附加上gene name和transcript name
–output-genome-bam 结果中输出基于基因水平的bam文件（默认只有转录水平的bam文件）
–estimate-rspd 文档中的例子还加了这个参数，用于estimate the read start position distribution，看是否有positional biases

RSEM调用bowtie2的参数可以通过--bowtie2-mismatch-rate，--bowtie2-k以及--bowtie2-sensitivity-level来设定，而默认的参数如下：

bowtie2 -q --phred33 --sensitive --dpad 0 --gbar 99999999 \
--mp 1,1 --np 1 --score-min L,0,-0.1 -I 1 -X 1000 --no-mixed \
--no-discordant -p 6 -k 200 -x /home/anlan/reference/index/RSEM/hg38/ \
-1 SRR6269049.clean_1.fastq -2 SRR6269049.clean_2.fastq | samtools view -S -b -o RSEM/SRR6269049.temp/SRR6269049.bam

从上述--gbar可看出，RSEM是不支持有gap的比对；--no-mixed则表示RSEM不支持单个reads的比对；--no-discordant则告诉我们RSEM也不支持paired reads discordant的比对;-k 200表明RSEM希望bowtie2输出最佳的200个比对结果

所以如果想自己设定bowtie2的比对参数，则必须考虑以上几点要求，RSEM可不支持默认参数的比对结果（也就是说，会报错！）。在保证上述情况下，可先自行使用bowtie2其他任意比对参数，然后再将比对后的bam文件作为输入RSEM定量的输入文件即可

Output

先看下输出的结果文件有哪些：

每个样本有两个bam文件，这是因为有--output-genome-bam参数的；而且也可以看到两个bam文件比一般转录组比对后的bam文件都要大好多，这是因为RSEM调用bowtie2软件进行比对时，用了-k 200参数，所以RSEM跟其他的一些软件不一样，其是考虑多重比对的reads的，而不是像Salmon只考虑最佳比对情况？

对于RSEM如何处理multimapping reads，RSEM官方教程特意讲了一点，以Ccl6基因的3个转录本的比对结果为例，其第2个转录本全长与第1个转录本重叠，所以在这重叠区域会产生大量的multimapping reads。RSEM的处理方法是这样的：RSEM先尽量让第1个转录本在其重叠区域的reads（包括unique reads和multimapping reads）分布趋于平滑？因此再将在区域的剩下multimapping reads算在第2个转录本上；至于第3个转录本，其没有reads比对上，所以就空的；总体上如下图所示（来自于官网教程）

剩下的最后两个文件.genes.results和.isoforms.results则分别是基于基因水平和转录水平的定量结果，以.isoforms.results为例

第1，2列分别是transcript id和gene id，如果像我一样设置了--append-names参数，那么在ID后面还会附上transcript name和gene name（以下划线_分隔）
第3，4列分别是transcript length和effective_length，这里是length是没有包括转录本的poly(A) tail的，而effective_length则是指可以有fragment覆盖的区域，计算公式：transcript length - mean fragment length + 1；如果是.genes.results中的length，则是所有transcript length的加权平均数
第4，5，6列则分别是expected_count，TPM，FPKM；expected_count比较复杂，跟一般的count数定义有点不一样，是指the sum of the posterior probability of each read comes from this transcript over all reads，RSEM给出的解释是（复制黏贴了）：Because 1) each read aligning to this transcript has a probability of being generated from background noise; 2) RSEM may filter some alignable low quality reads, the sum of expected counts for all transcript are generally less than the total number of reads aligned；TPM和FPKM则比较常见了
第7列则是IsoPct，其含义是转录本上的丰度占其基因上的丰度的百分比

最后应该是根据上述定量的expected_count进行差异表达分析，一般会选择最为常用的DESeq2和EdgeR等差异表达分析软件，而RSEM则建议使用EBSeq，因为RSEM认为前者两款软件并没有将read mapping的不确定性所导致的变异所考虑进去（个人认为是不是就是multimapping那部分reads？），而EBSeq则充分考虑该情况。。。反正我也还是不懂其原理。。。

除了上述的内容，RSEM还对结果进行了可视化，具体可参照https://github.com/deweylab/RSEM

PS. RSEM还支持chip-seq数据和scRNA-seq数据。。。

Download and install

Build References

Calculate expression

Output

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