不同转录组流程结果到底该如何比较

最近学徒刚刚完成了RNA-seq的训练，就随机抽取了一个公共数据库项目给他作为作业，是，研究者通过CRISPR/Cas9对 nasopharyngeal carcinoma (NPC) 细胞系的p53引入了一个杂合突变 R280T ，然后看mRNA profiles of CNE2 (control) and KO CNE2 cells 的差异。

可以看到是6个测序样本

作者提供了表达矩阵：GSE130398_fpkm.txt.gz

第一个流程是 hisat2 featureCounts这个看我的视频就好：

　第二个流程是salmon

第三个流程在文章里面，但是找不到文章，除非去询问作者，Xiangya Hospital, Central South University 的 zhenqi qin

首先查看突变是否引入成功

首先查看bam文件的头：

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@PG    ID:hisat2   PN:hisat2   VN:2.1.0    CL:"/project/home/lyang/miniconda2/bin/hisat2-align-s --wrapper basic-0 -p 10 -x /project/home/lyang/refdata/hisat/human/hg38/genome -S SRR8980083.sam -1 /tmp/3190.inpipe1 -2 /tmp/3190.inpipe2"

流程使用的是hg38参考基因组 , 简单搜索目标基因：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/7157

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GRCh38.p13 (GCF_000001405.39)    17  NC_000017.11 (7668402..7687550, complement)

也可以在gtf文件搜索：

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chr17    HAVANA  gene    7661779 7687550 .   -   .   gene_id "ENSG00000141510.17"; gene_type "protein_coding"; gene_name "TP53"; level 2; hgnc_id "HGNC:11998"; tag "overlapping_locus"; havana_gene "OTTHUMG00000162125.10";

批量提取 tp53 坐标的小bam：

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 ls *sort.bam | while read id;do (samtools view -b $id  chr17:7661779-7687550 >  ${id%%.*}_tp53.bam );done
 ls *_tp53.bam |xargs -i samtools index {}

这个杂合突变 R280T ，需要找到坐标，首先需要知道转录本，有一个网页工具可以继续转换，但是我忘记了。

假装作者是对的，他们的实验的确是引入了这个突变吧。本来都想发出去了，但是学徒凭运气找到了这个位置，给大家过目：

然后看相关系数

三种文件都准备好了：

首先看 salmon这样的无需比对的流程结果和 hisat2 featureCounts的差异

可以看到，同一处理组的样本在不同流程下面得到的表达量直接的相关性，是高于不同组的，符合逻辑！

但是单独查看同一个样本的不同流程的表达量，如下所示：

可以看到，还是有不少基因在不同流程表现差异非常显眼！那同样的，我们需要检查这些基因，简单看看5个差异最大的基因吧。

在salmon里面，可以看到第一个基因有3个转录本：

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ENST00000445593.6_1     ENSG00000104341.16_2
ENST00000521545.6_1     ENSG00000104341.16_2
ENST00000517924.5_2     ENSG00000104341.16_2

同样的，salmon的这个样本的结果如下：

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Name    Length  EffectiveLength TPM     NumReads
ENST00000445593.6       3173    2867.291        0.114792        4.192
ENST00000521545.6       915     609.515 0.000000        0.000
ENST00000517924.5       618     313.557 0.000000        0.000

但是在hisat2 featureCounts的，6个样本都有表达量。

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ENSG00000104341.16      chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8;chr8   97775057;97775057;97775776;97775849;97805353;97805353;97805353;97805353;97815304;97815328;97815328;97815328;97816058;97816058;97816058;97816058;97819140;97819140;97819140;97819140;97825058;97825058;97825058;97851397;97851397;97851397     97776108;97776108;97776108;97776108;97805464;97805464;97805464;97805464;97815401;97815401;97815401;97815401;97816180;97816180;97816180;97816180;97819164;97819238;97819238;97819238;97825153;97825153;97825153;97851474;97853013;97852598        ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;        3197    5453    5150    5346    4250      4775    5271

现在问题是如何判断这个基因是否有表达量，还是需要知道坐标：

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chr8    HAVANA  gene    97775057        97853013

使用命令去检查bam文件

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samtools view  SRR8980083.sort.bam chr8:97775057-97853013|wc

发现这个基因的区域的确是有比对成功的reads，这就是我们所说的表达量。

第一个结论，是salmon会漏掉基因的真实表达量。

那么salmon是否会凭空捏造基因的表达量，所以我们还需要检查

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chr3    HAVANA  transcript  96617188    96618236    .   -   .   gene_id "ENSG00000269028.3"; transcript_id "ENST00000600213.3"; gene_type "protein_coding"; gene_name "MTRNR2L12"; transcript_type "protein_coding"; transcript_name "MTRNR2L12-201"; level 2; protein_id "ENSP00000468991.1"; transcript_support_level "NA"; hgnc_id "HGNC:37169"; tag "not_best_in_genome_evidence"; tag "basic"; tag "appris_principal_1"; havana_gene "OTTHUMG00000175726.3"; havana_transcript "OTTHUMT00000430905.3";

使用命令去检查bam文件

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samtools view  SRR8980083.sort.bam chr3:96617188-96618236    |wc

的确是没有表达量的，那么为什么salmon会捏造这个表达量呢？

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