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QTL-seq流程说明文档

版本号v1.0

撰写日期：2017.6.26

撰写者：柯文斯

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目录

一、分析流程

二、调参示例

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示例：

/lustre/Work/project/genomeOryza_sativa_BSA/01.QTL-seq/

一、工作原理

所需文件：1个亲本数据，2个混池数据

1.将亲本数据比对到参考基因组，进行snp检测；

2.将参考基因组的snp位点进行碱基替换，构建新的reference；

3.将亲本数据比对到新的参考基因组，进行snp检测，用于后续混池

的过滤；

4.将混池数据比对到新的参考基因组进行snp检测，筛选出相对亲本

特有的SNP位点；

5.对两个混池特有的snp计算出snp-index值，利用窗口滑动的方法结

合boost模拟曲线，定位性状关联区域。

二、分析流程

1.数据准备

对一个亲本、2个混池的fastq文件进行数据链接。

有多个lane数据的，先做数据合并，再链接合并的结果。合并的参考脚本：

zcatL7_1.clean.fq.gzL7_2.clean.fq.gz|gzipm1_1.clean.fq.gz

链接后的fastq文件命名方式：

BA_1_1_sequence.txt.gz、BA_1_2_sequence.txt.gz为混池BA的fq1、fq2文件，

其中BA_1的“1”是必须的，可以用其他数字代替。

2.设置参数

修改配置文件config.txt，根据需要设置相关的参数。

exportPATH=${PATH}:/lustre/Work/software/common/fastx_toolkit/bin

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运行命令：

$./Bat_make_common.fnc.sh

该脚本运行时间很短，直接在本地命令行运行即可。创建流程所需的目录，

生成流程的参数配置文件0.common/common.fnc，用于后续调用参数。

3.数据过滤

$cd1.qualify_read/

分别对亲本和两个混池进行数据过滤。运行命令：

$./Run_all_Bats.sh0

$./Run_all_Bats.sh1

$./Run_all_Bats.sh9

这一步运行时间较长，所以需要用qsub投递任务。任务脚本：

run.0.pbs、run.1.pbs、run.9.pbs

具体过滤条件：

q30p90，即reads中不低于90%的碱基质量值大于30。

选取能配对的reads。

对于两个混池，选取同样大小的数据量，即从数据量较多的一个混池中随机

提取与另一个混池相同的数据量。

4.构建reference

$cd2.make_consensus/

运行命令：

$./Run_all_Bats.sh

这一步运行时间较长，所以需要用qsub投递任务。任务脚本：run.pbs。

具体运行的步骤：

利用bwaaln，将亲本过滤后的reads比对参考基因组。

利用covalrefine，

利用covalcall，检测亲本中的SNP、Indel。

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对于亲本中检测到的SNP位点，替换参考基因组的碱基，从而得到一个新的

reference。

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