rMATS差异可变剪切分析

来源：Kai评论4,608

rMATS是一款对RNA-Seq数据进行差异可变剪切分析的软件。其通过rMATS统计模型对不同样本（有生物学重复的）进行可变剪切事件的表达定量，然后以likelihood-ratio test计算P value来表示两组样品在IncLevel（Inclusion Level）水平上的差异(从公式上来看，IncLevel跟PSI的定义也是类似的)，lncLevel并利用Benjamini Hochberg算法对p value进行校正得FDR值。rMATS可识别的可变剪切事件有5种，分别是skipped exon (SE)外显子跳跃，alternative 5’ splice site (A5SS)第一个外显子可变剪切，alternative 3’ splice site (A3SS)最后一个外显子可变剪切，mutually exclusive exons (MXE)外显子选择性跳跃和 retained intron (RI)内含子滞留，展现形式如下图（来自官网http://rnaseq-mats.sourceforge.net/index.html）

rMATS差异可变剪切分析-图片1

软件下载及安装

rMATS最近刚现在出了rMATS 4.0.1版，相比之间的rMATS 3.2.5版，其用C，Python，Cython重写了该软件，运算速度提升了100倍，并且可支持多线程执行（明显感觉到计算速度的提升），并且新版的安装也简便好多了。PS.老版的rMATS我那时都是用bioconda安装的，不然太折腾了。。

进官网或者下述网站进行下载

https://sourceforge.net/projects/rnaseq-mats/files/MATS/rMATS.4.0.1.tgz/download

然后按照官网说明安装一些库文件以及python库（以ubuntu为例）

pip install numpy
sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev
sudo apt-get install gfortran

如果python的numpy装的有问题，可以使用bioconda来装下旧版的rMATS，其会顺便把numpy也装好，然后将其放置在环境变量中就行了（一般也不用这样）

如果运行时报错：error while loading shared libraries: libgsl.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory，则说明缺少libgsl.so.0库文件，按照下述安装下就好

sudo apt-get install libgsl0-dev

软件的使用

软件使用也很简单，rMATS支持两种格式文件的输入。第一种是fastq格式，那么在安装的时候还需要安装STAR比对软件以及提供比对的索引文件（STAR的索引文件异常的大），所以rMATS其实是建议使用第二种方式；第二种是bam格式，rMATS支持其他比对软件比对后的结果bam文件作为输入，比如tophat等（那么hisat2也没啥问题，我试过），这样也能减少rMATS的运行时间。

新版rMATS下载解压后，你会发现有两个rmats.py执行脚本，这是由于rMATS v4.0.1 (turbo) was built with two different settings of Python interpreter，所以我们需要先测试下自己的系统支持那种，进入python，输入下述命令

>>> import sys
>>> print sys.maxunicode

如果出现1114111则说明需要使用rMATS-turbo-Linux-UCS4文件夹下rmats.py；如果出现65535则说明使用rMATS-turbo-Linux-UCS2文件夹下rmats.py

rMATS的参数设置不多，我一般使用以下几个，其他具体可参考官网

–b1 b1.txt 输入sample1的txt格式的文件，文件内以逗号分隔重复样本的bam文件名

–b2 b2.txt 输入sample2的txt格式的文件，文件内以逗号分隔重复样本的bam文件名

-t readType 双端测序则readType为paired，单端测序则为single

–readLength 测序reads的长度

–gtf gtfFile 需要输入的gtf文件

–od outDir 所有输出文件的路径（文件夹）

–nthread 设置线程数

–cstat The cutoff splicing difference. The cutoff used in the null hypothesis test for differential splicing（这个我一直不太理解是怎么卡的阈值，是在算法识别一些新的可变剪切的时候的差异性吗）

python rMATS-turbo-Linux-UCS4/rmats.py --b1 b1.txt --b2 b2.txt --gtf Homo_sapiens.Ensembl.GRCh37.72.gtf --od AS -t paired --readLength 151 --cstat 0.0001 --nthread 10

结果文件

rMATS的结果文件是以各个可变剪切事件的分布的，主要由AS_Event.MATS.JC.txt，AS_Event.MATS.JCEC.txt，fromGTF.AS_Event.txt，JC.raw.input.AS_Event.txt，JCEC.raw.input.AS_Event.txt这几类；其中JC和JCEC的区别在于前者考虑跨越剪切位点的reads，而后者不仅考虑前者的reads还考虑到只比对到第一张图中条纹的区域（也就是说没有跨越剪切位点的reads），但是我们一般使用JC的结果就够了（如果只是单纯的比较两组样品间可变剪切的差异的话）。

这几类文件中比较重要的要数S_Event.MATS.JC.txt，因为其他文件的信息差不多最终都整合在这个文件里面，以SE.MATS.JC.txt为例：

1-5列看列名就能懂其意思的，分别ID，GeneID，geneSymbol，chr，strand

6-11列分别为外显子的位置信息，分别为exonStart_0base，exonEnd，upstreamES，upstreamEE，downstreamES，downstreamEE；网上有张图能很好的解释其含义，如下所示；其他可变剪切文件的这几列有点略微不同，但都可以类似的理解

rMATS差异可变剪切分析-图片2

12列又为ID，不知道为啥重复再来一次，可能为了布局美观吧。。。

13-16列展示两组样品在inclusion junction（IJC）和skipping junction counts（SJC）下的count数，重复样本的结果以逗号分隔；列名分别为IJC_SAMPLE_1，SJC_SAMPLE_1，IJC_SAMPLE_2，SJC_SAMPLE_2，可以从下图来理解下

rMATS差异可变剪切分析-图片3

下面几列信息rMATS认为是极为重要的信息：

  • lncFormLen ：length of inclusion form, used for normalization
  • SkipFormLen : length of skipping form, used for normalization
  • P-Value : Significance of splicing difference between two sample groups（两组样品可变剪切的统计学显著差异指标）
  • FDR ： False Discovery Rate calculated from p-value（对p-value的FDR校正）
  • lncLevel1 ： inclusion level for SAMPLE_1 replicates (comma separated) calculated from normalized counts
  • IncLevel2 : inclusion level for SAMPLE_2 replicates (comma separated) calculated from normalized counts
  • IncLevelDifference ： average(IncLevel1) - average(IncLevel2)

lncFormLen和SkipFormLen分别是inclusion form和skipping form的有效长度值，虽然有计算公式但是还是要根据reads跨越时的具体情况来定的，具体解释可见https://groups.google.com/forum/#!topic/rmats-user-group/d7rzUBKXF1U(需翻墙。。。才能看哦)

lncLevel1和IncLevel2分别为sample1和sample2的inclusion level（粗略可理解为PSI），从公式上看比较好理解

ψ = (I/LI) / (I/LI + S/LS)

ψ = Inclusion Level（sample1），I = IJC_SAMPLE_1，S = SJC_SAMPLE_1，LI = lncFormLen，LS = SkipFormLen

从公式上理解为lncLevel是在最终的成熟mRNA中，这个respective exon（SE事件中则是对应那个被跳跃的exon）出现的平均频率是多少，或者说所占的比例？也可以认为是read counts(标准化后的)在可变剪切的事件中的各自exon上所占的比例？简单的说就是lncLevel越小说明出现外显子的跳跃的比例越高（这个是以SE文件为例的）？？？可能我还理解的不是很准确。。。。

最后还有一个软件能绘制可变剪切的图片的软件rmats2sashimiplot

参考资料：
https://www.biostars.org/p/256949/#274012
http://rnaseq-mats.sourceforge.net/user_guide.htm#as_events

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