基因组浏览器-可视化软件Integrative Genomic Viewer(IGV)

你会用到的网站：

IGV 官网http://software.broadinstitute.org/software/igv/download～ Broadinstitute出品

Java version8 下载： https://www.java.com/en/download/mac_download.jsp

IGV内置的物种基因组及基因组来源：http://software.broadinstitute.org/software/igv/Genomes

完整的官方帮助文档：http://software.broadinstitute.org/software/igv/book/export/html/6

写在前面：

之前mac不小心升级了一下java，然后igv就不能用了，要写教程必须降级java

1. 首先，看官方说明，需要安装Java -8，9以上版本不支持。我的mac不知道什么时候更新到了java 10，按说可以向下兼容，但是事与愿违，igv不能正常使用了。
2. 需要降级Java，mac用户可以直接参考，windows可以试下直接下载安装IGV：
   • • 先删除原来的java
       terminal 打开终端，复制粘贴一下三条命令：

       sudo rm -fr /Library/Internet Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin

       sudo rm -fr /Library/PreferencesPanes/JavaControlPanel.prefPane

       sudo rm -fr ~/Library/Application Support/Java

       • ⚠️：不要通过/usr/bin 删除 Java 工具来卸载 Java。此目录是系统软件的一部分，下次对操作系统执行更新时，Apple 会重置所有更改。
       • finder中进入 /Library/Java/JavaVirtualMachines，然后删除之前的jdk.版本号
   • 下载安装新的Java version8
     • https://www.java.com/en/download/mac_download.jsp一步步安装就好
   • 【Windows用户下载，解压后，点击igv.bat文件即可启动；如果启动失败，用记事本打开并编辑igv.bat文件，在文件的最后新起一行输入pause，保存后，再尝试打开，就可以在Windows下的命令行界面（cmd命令提示符）看到错误信息，再根据信息提示去解决问题；不过一般问题不大】

正文开始：

好啦，问题解决啦，开始正式IGV介绍！

什么是IGV

它是一款本地的探索基因组数据的可视化浏览器，有多个系统版本，支持多种不同类型的输入格式，包括芯片测序、二代测序、基因组注释文件等。推荐使用BAM与SAM格式，主要格式见下表

一睹IGV

每次打开会自动加载hg19.fa文件，也就是人类基因组，一会进入主界面

自己构建基因组信息

如果研究的物种没在上面的列表中找不到，就需要自己构建基因组信息，物种基因组在NCBI中的下载地址：ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/。下完基因组再顺便下载下来GFF或者GTF注释文件

这里我会举一个昆虫中一种——棉铃虫，这个基因组是17年2月更新在NCBI伤的，属于小众物种，IGV并没有收录。正好拿来练手，当然如果你研究的领域也有基因组被测出来，也可以试一试【注意：在提交基因组文件到IGV之前，要先构建索引】

这些工作都可以在本地进行，只需要打开你本地的git_bash或者putty/xshell或者terminal，解压缩基因组文件=》下载samtools（推荐用conda管理）=>构建索引samtools faidx genome.fasta=>IGV中 输入fasta文件路径=》提供注释文件（可以是组装基因组预测的基因注释文件，也可以是拼接转录组用的gtf文件）=〉其他选项可以忽略=》点击OK推弹出一个框让你输入存储路径

查看注释文件

下载注释文件

这里以人类基因组注释文件为例，下载gtf到电脑

#gff3和gtf都可以，gtf是gff3便于传输版而已
nohup wget ftp://ftp.sanger.ac.uk/pub/gencode/Gencode_human/release_26/GRCh37_mapping/gencode.v26lift37.annotation.gtf.gz &
nohuop wget ftp://ftp.sanger.ac.uk/pub/gencode/Gencode_human/release_26/GRCh37_mapping/gencode.v26lift37.annotation.gff3.gz &

构建索引

下载完不要急着导入，需要先构建索引

然后会生成gff3.idx或者gtf.idx文件，说明构建了索引，接着导入File -> Load from file ，选择sorted的注释文件

查看bam文件

这个练习数据获得很简单，有参考基因组，有测序数据就行：先把参考基因组用bwa index构建参考基因组索引，然后把测序数据用bwa mem比对到参考基因组得到sam格式，最后用samtools转换格式sam to bam

我这里准备的bam文件大小是2.8G，是由人类转录组测序数据得到的，准备的参考基因组是hg19，注释文件是gencode.v28lift37.annotation.sorted.gff3

1. bam文件在导入前，要先使用samtools进行sort和index，samtools sort test.bam test.sort samtools index test.sort.bam,生成一个后缀为“.fai”的文件，它根据文件名自动和.bam关联， 另外这两个文件要在一个文件夹下，最后将bam导入IGV中
2. 载入bam后，默认会出现两个track（翻译的话，可以理解为不同的轨道，显示不同的信息）Coverage track和Alignment track。
   

   还有一种Splice Junction Track http://software.broadinstitute.org/software/igv/splice_junctions，可选的横跨剪切位点(spanning splice junctions)的reads视图

   

   另外基因组信息也可以有collapsed、expanded、squished三种展示形式

   

3. 查看Coverage track它的意思是显示比对文件的覆盖率和测序深度。横坐标是基因组上的位置，纵坐标是该位置的测序深度。【鼠标放在每一个位点都会显示一个小方框，其中的的内容就是显示总共有多少reads在这个位置，每个碱基各是什么】点右上角 放大reads可视化窗口后，track会以灰色的条形图来显示每个位点的测序深度。如果某一个核苷酸与参考序列相比，有超过20%的reads是不同的，条形图会显示不同的颜色

关于上图中的右键菜单，解释如下

1. 比较多个基因
   

   如果想比较多个基因的表达峰图，可以先在IGV中添加相应的基因列表，然后针对特定的列表选择view，就可以在一个屏幕显示所有加入的基因

   

   这里看到有许多颜色,这些颜色是根据定义不同比对类型而不同，

   

2. 查找结构变异灰色：与参看基因组可以比对的reads紫色I ：插入（鼠标查看插入的碱基信息）黑色横线：——缺失

补充学习：

官方链接http://software.broadinstitute.org/software/igv/book/export/html/37 讲座：https://www.youtube.com/watch?v=IILfC3Uc6Vo