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Wie erhalte ich taxonomische spezifische IDs für Königreich, Stamm, Klasse, Ordnung, Familie, Gattung und Art von taxid?

Wie erhalte ich taxonomische spezifische IDs für Königreich, Stamm, Klasse, Ordnung, Familie, Gattung und Art von taxid?


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Ich habe eine Liste von Taxids, die wie folgt aussieht:

1204725 2162 1300163 420247

Ich suche nach einer Datei mit taxonomischen IDs in der Reihenfolge der oben genannten Taxids:

königreich_id phylum_id class_id order_id family_id genus_id art_id

Ich verwende das Paket "ete3". Ich verwende das Tool ete-ncbiquery, das Ihnen die Abstammung aus den obigen IDs mitteilt. (Ich führe es von meinem Linux-Laptop mit dem folgenden Befehl aus)

ete3 ncbiquery --search 1204725 2162 13000163 420247 --info

Das Ergebnis sieht so aus:

# Taxid Sci.Name Rang Named Lineage Taxid Lineage 2162 Methanobacterium formicicum Spezies root,zelluläre Organismen,Archaea,Euryarchaeota,Methanobacteria,Methanobacteriales,Methanobacteriaceae,Methanobacterium,Methanobacterium formicicum 1,131567,2157,28890,183925,2158,212 1204725 Methanobacterium formicicum DSM 3637 keine Rangwurzel,Zellorganismen,Archaea,Euryarchaeota,Methanobacteria,Methanobacteriales,Methanobacteriaceae,Methanobacterium,Methanobacterium formicicum,Methanobacterium formicicum DSM 3637 1,131567,2157,28890,18392120225 420247 Methanobrevibacter smithii ATCC 35061 keine Rangwurzel,Zellorganismen,Archaea,Euryarchaeota,Methanobacteria,Methanobacteriales,Methanobacteriaceae,Methanobrevibacter,Methanobrevibacter smithii,Methanobrevibacter smithii ATCC 350611,131567,239159,288290,217

Ich habe keine Ahnung, welche Artikel (IDS) dem entsprechen, wonach ich suche (falls vorhanden)


Ich werde meine Antwort von StackOverflow auch hier kopieren / einfügen.

Der folgende Code:

import csv from ete3 import NCBITaxa ncbi = NCBITaxa() def get_desired_ranks(taxid, erwünscht_ranks): lineage = ncbi.get_lineage(taxid) lineage2ranks = ncbi.get_rank(lineage) ranks2lineage = dict((taxid, taxid)rank for) in lineage2ranks.items()) return {'{}_id'.format(rank): ranks2lineage.get(rank, '') für Rang in erwünschten_Rängen} def main(taxids, erwünscht_ranks, Pfad): with open(path, 'w') als csvfile: fieldnames = ['{}_id'.format(rank) für Rang in erwünschten_Rängen] Writer = csv .DictWriter(csvfile, delimiter="	", fieldnames=fieldnames)writer.writeheader() für Taxids in Taxids: writed.writerow(get_desired_ranks(taxid, selected_ranks)) if __name__ == '__main__': taxids = [1204725, 2162, 1300163, 420247] wish_ranks = ['kingdom', 'phylum', 'class', 'order', 'family', 'genus', 'species'] path = 'taxids.csv' main(taxids, wish_ranks, Weg)

Erzeugt eine Datei, die wie folgt aussieht:

königreich_id phylum_id class_id order_id family_id genus_id art_id  28890 183925 2158 2159 2160 2162  28890 183925 2158 2159 2160 2162  28890 183925 2158 2159 2160 2162  28890 183925 2158 2159 2172 2173

Wie man Akronyme, Geschichten und mehr verwendet, um sich an die Reihenfolge der wissenschaftlichen Klassifikation zu erinnern

Taxonomie ist ein Klassifizierungssystem, das von Wissenschaftlern verwendet wird, um Lebewesen in verschiedene Kategorien einzuteilen. Nachfolgend finden Sie eine Liste der Kategorien im wissenschaftlichen Klassifikationssystem.

  • Königreich
  • Stamm
  • Klasse
  • Befehl
  • Familie
  • Gattung
  • Spezies

Die Kategorien beginnen damit, dass sie sehr allgemein sind, wie etwa Königreich, das die umfassendste aller Kategorien ist. Das System schränkt sich bis auf Arten ein, die die spezifischste Kategorie ist. Sie müssen sich diese Kategorien und ihre Funktionsweise merken. Im folgenden Abschnitt finden Sie Tipps zum Speichern der Kategorien des Systems bei wissenschaftlicher Klassifikation.


Wie erhalte ich taxonomische spezifische IDs für Königreich, Stamm, Klasse, Ordnung, Familie, Gattung und Art von taxid? - Biologie

Beitrittsnummern in Taxonomie umwandeln

taxonomizr bietet einige einfache Funktionen zum Parsen von NCBI-Taxonomiedateien und Accession-Dumps und zur effizienten Verwendung dieser, um Taxonomien zu Accession-Nummern oder taxonomischen IDs zuzuweisen. Dies ist beispielsweise nützlich, um BLAST-Ergebnissen eine Taxonomie zuzuweisen. Dies geschieht alles lokal nach dem Herunterladen der entsprechenden Dateien von NCBI mithilfe der enthaltenen Funktionen (siehe unten).

  • PrepareDatabase: Laden Sie Daten von NCBI herunter und bereiten Sie die SQLite-Datenbank vor
  • accessionToTaxa : Zugangsnummern in taxonomische IDs umwandeln
  • getTaxonomy : Taxonomie-IDs in Taxonomie konvertieren

Weitere spezielle Funktionen sind:

  • getId : Konvertiert einen biologischen Namen in eine taxonomische ID
  • getRawTaxonomy : Finde alle taxonomischen Ränge für eine taxonomische ID
  • getAccessions : Suche nach Akzessionen für eine bestimmte taxonomische ID
  • makeNewick : generiert einen Newick-formatierten Baum aus der taxonomischen Ausgabe

Und ein einfacher Anwendungsfall könnte so aussehen (weitere Details siehe unten):

Dieses Paket lädt einige Datenbanken von NCBI herunter und speichert sie in leicht zugänglicher Form auf der Festplatte. Dies nimmt am Ende eine anständige Menge an Speicherplatz in Anspruch, sodass Sie wahrscheinlich etwa 75 GB freien Speicherplatz auf der Festplatte benötigen.

Das Paket befindet sich auf CRAN, daher sollte es mit einem einfachen installiert werden:

Wenn Sie die Entwicklungsversion direkt von github haben möchten, verwenden Sie die devtools-Bibliothek und führen Sie Folgendes aus:

Um die Bibliothek zu verwenden, laden Sie sie in R:

Seit Version 0.5.0 gibt es eine einfache Funktion zum Ausführen aller Vorbereitungen. Beachten Sie, dass Sie etwas Zeit benötigen, um Bandbreite und Festplattenspeicher herunterzuladen, bevor Sie diesen Befehl ausführen (wir laden taxonomische Zuweisungen für jeden Datensatz in NCBI herunter). Um eine SQLite-Datenbank namens accessionTaxa.sql im aktuellen Arbeitsverzeichnis zu erstellen (Sie möchten diese möglicherweise an einem zentraleren Ort speichern, damit sie nicht bei jedem Projekt dupliziert werden muss), können wir Folgendes ausführen:

Wenn alles funktioniert, sollte eine SQLite-Datenbank einsatzbereit sein. Sie können die Schritte "Manuelle Vorbereitung" unten überspringen.

Alle Dateien werden lokal zwischengespeichert und somit ist die Vorbereitung nur einmal erforderlich (Löschen/Umbenennen der SQLite-Datenbank und Aufrufen der Funktion zum Regenerieren der Datenbank). Es ist nicht notwendig, das Vorhandensein der Datenbank manuell zu überprüfen, da die Funktion überprüft, ob die SQLite-Datenbank vorhanden ist, und wenn ja, das Herunterladen/die Verarbeitung überspringt. Wenn Sie den Befehl beispielsweise erneut ausführen, erhalten Sie Folgendes:

Erstellung von Zugangsnummern

NCBI-Zugangsnummern werden oft erhalten, wenn eine BLAST-Suche durchgeführt wird (normalerweise die zweite Spalte der Ausgabe von blastn, blastx, blastp, . ). Die Ausgabe könnte zum Beispiel so aussehen:

Um also ein Taxon für eine bestimmte Sequenz zu identifizieren, würden Sie es z.B. die NCBI nt-Datenbank und laden Sie die Ergebnisse in R. Bei NCBI-Datenbanken ist die Zugangsnummer oft das vierte Element in der | (pipe) getrenntes Referenzfeld (oft die zweite Spalte in einem tabulatorgetrennten Ergebnis). Zum Beispiel der CP002582.1 in der gi|326539903|gb|CP002582.1| Oben.

Nur als Beispiel könnte das Einlesen von Explosionsergebnissen etwa so aussehen:

Taxonomie für NCBI-Beitrittsnummern finden

Jetzt sind wir bereit, NCBI-Zugangsnummern in taxonomische IDs umzuwandeln. Um beispielsweise die taxonomischen IDs zu finden, die den NCBI-Zugangsnummern "LN847353.1" und "AL079352.3" zugeordnet sind:

Und um die Taxonomie für diese IDs zu erhalten:

Sie können die Taxonomie für NCBI-Zugangsnummern auch ohne Versionen (das .X nach der Hauptnummer, z. B. die ".1" in LN847353.1) mit dem Argument version='base' von accessionToTaxa abrufen:

Taxonomie für taxonomische Namen finden

Wenn Sie IDs für taxonomische Namen suchen möchten, können Sie Folgendes tun:

Und um die Taxonomie für diese IDs zu erhalten, verwenden Sie getTaxonomy :

Mit der Funktion confenseTaxa können Sie die Übereinstimmungen zwischen taxonomischen Treffern finden. Um beispielsweise die Taxonomie aus dem vorherigen Abschnitt auf den niedrigsten taxonomischen Rang zu verdichten, der von allen drei Taxa geteilt wird:

Dieser Funktion kann auch eine große Anzahl von gruppierten Treffern zugeführt werden, z.B. BLAST-Treffer für Hochdurchsatz-Sequenzierungslesevorgänge nach dem Filtern nach den besten Treffern für jeden Lesevorgang und Ausgabe einer komprimierten Taxonomie für jede Gruppierung:

Finden Sie alle taxonomischen Zuweisungen für ein bestimmtes Taxa

Um alle taxonomischen Zuweisungen für eine bestimmte Taxa unabhängig von ihrem jeweiligen Rang zu erhalten, können Sie die Funktion getRawTaxonomy verwenden. Beachten Sie, dass es oft viele Zwischenränge außerhalb der üblicheren taxonomischen Ränge gibt. Die Funktion gibt eine Liste zurück, da verschiedene IDs unterschiedliche Rangzahlen haben können. Es wird ähnlich wie getTaxonomy verwendet:

Akzessionen für eine bestimmte taxonomische ID finden

Um alle Zugriffe für eine bestimmte taxonomische ID zu finden, können Sie die Funktion getAccessions verwenden. Dies ist ein etwas ungewöhnlicher Anwendungsfall. Um Platz zu sparen, wird in read.accession2taxid standardmäßig kein Index erstellt. Wenn Sie diese Funktion verwenden möchten, sollten Sie die SQLite-Datenbank neu erstellen, wobei das indexTaxa-Argument auf true gesetzt ist, etwa wie folgt:

Dann können Sie die Zusätze für Taxa 3702 mit einem Befehl wie erhalten (beachten Sie, dass hier das Limit-Argument verwendet wird, um Platz zu sparen):

Konvertieren Sie Taxonomie in Newick-Baum

Dies ist wahrscheinlich nur in einigen speziellen Fällen nützlich, aber eine Komfortfunktion makeNewick zur Umwandlung der Taxonomie in einen Newick-Baum ist enthalten. Die Funktion verwendet eine Matrix mit Spalten, die taxonomischen Kategorien entsprechen, und Zeilen, die sich von taxonomischen Zuweisungen unterscheiden, z. die Ausgabe von confenseTaxa oder getTaxonomy und reduziert sie auf einen Newick-formatierten Baum. Zum Beispiel:

  • Behebung des benannten Vektorfehlers in accessionToTaxa
  • MakeNewick-Funktion hinzufügen
  • Umgang mit standardmäßigem 60-Sekunden-Timeout für Downloads in R
  • Entfernen Sie nucl_est und nucl_gss aus den Standardeinstellungen, da NCBI sie in nucl_gb gefaltet und entfernt hat
  • Squash R: Entwicklungsfehler
  • Umstellung von data.table auf SQLite
  • Zusätzliche Komfortfunktion PrepareDatabase()-Funktion
  • Zerquetschte Windows-Testfehler

Manuelle Vorbereitung der Datenbank (in der Regel nicht notwendig)

Notiz: Seit Version 0.5.0 ist es in der Regel nicht notwendig, folgendes manuell auszuführen, die Funktion PrepareDatabase() sollte das meiste automatisch für Sie erledigen (siehe oben).

Um ständigen Internetzugang und langsame APIs zu vermeiden, besteht der erste Schritt bei der Verwendung des Pakets darin, alle erforderlichen Dateien von NCBI herunterzuladen. Dies verbraucht ein wenig Speicherplatz, macht aber den zukünftigen Zugriff zuverlässig und schnell.

Notiz: Es ist nicht notwendig, das Vorhandensein dieser Dateien manuell zu überprüfen, da die Funktionen automatisch überprüfen, ob ihre Ausgabe vorhanden ist, und wenn ja, das Herunterladen/die Verarbeitung überspringen. Löschen Sie die lokalen Dateien, wenn Sie sie erneut herunterladen oder verarbeiten möchten.

Laden Sie zunächst die erforderlichen Namens- und Knotendateien von NCBI herunter:

Beitritt zu Taxa-Dateien herunterladen

Laden Sie dann die Dateien für die Konvertierung zu den Taxa-IDs von NCBI herunter. Notiz: das ist eine hübsche groß herunterladen (mehrere Gigabyte):

Wenn Sie auch Protein-Zugriffsnummern identifizieren möchten, laden Sie auch die Prot-Datei von NCBI herunter (dies ist wiederum ein groß herunterladen):

Konvertieren Sie Namen, Knoten und Zugänge in die Datenbank

Verarbeiten Sie dann die heruntergeladenen Namens- und Knotendateien in eine leichter zugängliche Form:

Als nächstes verarbeiten Sie die heruntergeladenen Zugangsdateien in derselben Datenbank (dies kann eine Weile dauern):

Jetzt sollte alles bereit für die Verarbeitung sein. Alle Dateien werden lokal zwischengespeichert, sodass die Vorbereitung nur einmal (oder immer dann, wenn Sie die Daten aktualisieren möchten) erforderlich ist. Es ist nicht notwendig, das Vorhandensein dieser Dateien manuell zu überprüfen, da die Funktionen automatisch überprüfen, ob ihre Ausgabe vorhanden ist, und wenn ja, das Herunterladen/die Verarbeitung überspringen. Löschen Sie die lokalen Dateien, wenn Sie sie erneut herunterladen oder verarbeiten möchten.


Wie erhalte ich taxonomische spezifische IDs für Königreich, Stamm, Klasse, Ordnung, Familie, Gattung und Art von taxid? - Biologie

CCMetagen verarbeitet Sequenz-Alignments, die mit KMA erstellt wurden, das das ConClave-Sortierschema implementiert, um hochgenaue Read-Mappings zu erzielen. Die Pipeline ist schnell genug, um die gesamte NCBI nt-Sammlung als Referenz zu verwenden, was die Einbeziehung von noch wenig erforschten Organismen wie mikrobiellen Eukaryoten in Metagenom-Untersuchungen erleichtert. CCMetagen erstellt geordnete taxonomische Ergebnisse in benutzerfreundlichen Formaten, die für die Veröffentlichung oder nachgelagerte statistische Analysen bereit sind.

Wenn Sie dieses Tool verwenden, zitieren Sie bitte CCMetagen und KMA:

Neben den folgenden Richtlinien stellen wir hier auch ein Tutorial zur Verfügung, um unsere Metagenom-Klassifizierungsanalysen des Mikrobioms von Wildvögeln zu reproduzieren.

Die folgenden Richtlinien führen Sie bei der Verwendung der Befehlszeilenversion der CCMetagen-Pipeline.

CCMetagen ist auch als Webservice unter https://cge.cbs.dtu.dk/services/ccmetagen/ verfügbar. Beachten Sie, dass wir empfehlen, diese Befehlszeilenversion zu verwenden, um Daten mit mehr als 1,5 GB zu analysieren.

Voraussetzungen und Installation

Stellen Sie sicher, dass die unten aufgeführten Abhängigkeiten in Ihrem $PATH installiert und zugänglich sind. Die folgenden Richtlinien gelten für Unix-Systeme.

  • Wenn Sie es noch nicht haben, laden Sie Python 3.6 herunter und installieren Sie es. CCMetagen erfordert die Python-Module pandas (>0.23) und ETE3. Der einfachste Weg, diese Module zu installieren, ist über conda oder pip:

sudo apt-get install libz-dev

Hinweis – eine neue Version von KMA – v1.3.0 – wurde veröffentlicht, die eine höhere Geschwindigkeit und Präzision bietet. Wir empfehlen Ihnen, KMA auf v.1.3.0 zu aktualisieren

Installieren Sie CCMetagen über git:

Dadurch werden CCMetagen und die Tutorial-Dateien heruntergeladen. Sie können auch einfach die Python-Dateien aus diesem Github-Verzeichnis (CCMetagen.py, CCMetagen_merge.py) und die im ccmetagen-Ordner herunterladen, wenn Sie das Herunterladen aller anderen Dateien lieber vermeiden möchten.

Fügen Sie dann die CCMetagen-Python-Skripte vorübergehend oder dauerhaft zum Pfad hinzu. Beispiel: PATH=$PATH<your_folder>/CCMetagen

Um CCMetagen zu aktualisieren, gehen Sie zum Ordner CCMetagen und geben Sie Folgendes ein: git pull

Oder installieren Sie CCMetagen über pip:

Dadurch werden automatisch die erforderlichen Python-Pakete (pandas und ete3) installiert, sodass Sie diesen Schritt überspringen können, wenn Sie pip verwenden.

Option 1 Laden Sie die indizierte (ready-to-go) nt- oder RefSeq-Datenbank entweder hier oder hier herunter. Laden Sie die Datei ncbi_nt_kma.zip (96GB gezippte Datei, 165GB unkomprimiert) oder die RefSeq_bf.zip (90GB gezippte Datei) herunter. Entpacken Sie die Datenbank, z.B.: unzip ncbi_nt_kma . Die nt-Datenbank enthält die gesamte Nukleotidsammlung des NCBI (Stand Januar 2018) und eignet sich daher zur Identifizierung einer Reihe von Mikroorganismen, einschließlich Prokaryonten und Eukaryonten. Die RefSeq_bf-Datenbank enthält vollständige Referenzgenome von Bakterien und Pilzen, die für bekanntere Habitate wie den menschlichen Darm oder für den Nachweis bekannter Arten geeignet sind.

Option 2 Wir haben eine neuere Version der ncbi-Nukleotidsammlung (Juni 2019) indiziert, die keine umweltbedingten oder künstlichen Sequenzen enthält. Die Datei ncbi_nt_no_env_11jun2019.zip ist hier zu finden und enthält alle ncbint-Einträge mit Ausnahme der Nachkommen von Umwelteukaryoten (Taxid 61964), Umweltprokaryoten (48479), nicht klassifizierten Sequenzen (12908) und künstlichen Sequenzen (28384).

Möglichkeit 3: Erstellen Sie Ihre eigene Referenzdatenbank (empfohlen!) Folgen Sie den Anweisungen auf der KMA-Website, um die Datenbank zu indizieren. Es ist wichtig, dass Taxids in Sequenz-Header für die Verarbeitung mit CCMetagen eingebaut werden. Sequenzheader sollten wie folgt aussehen >1234|sequence_description , wobei 1234 die Taxid ist. Wir stellen hier Skripte zum Umbenennen von Sequenzen in der nt-Datenbank zur Verfügung.

Wenn Sie die RefSeq-Datenbank verwenden möchten, ähnelt das Format dem für Kraken erforderlichen. Der Opiniomics-Blog beschreibt, wie man Sequenzen in einem geeigneten Format herunterlädt. Beachten Sie, dass Sie den Index weiterhin mit KMA erstellen müssen: kma_index -i refseq.fna -o refseq_indexed -NI -Sparse - oder kma_index -i refseq.fna -o refseq_indexed -NI -Sparse TG für eine schnellere Analyse.

Wenn Sie die Häufigkeit in Reads per Million (RPM) oder in Anzahl der Reads (Fragmente) oder den Anteil der zugeordneten Reads berechnen möchten, fügen Sie das Flag -ef (erweiterte Funktionen) hinzu:

$db ist der Pfad zur Referenzdatenbank $th ist die Anzahl der Threads $SAMPLE_R1 ist der Pfad zum Mate1 einer Paired-End-Metagenom/Metatranskriptom-Probe (fastq oder fasta) $SAMPLE_R2 ist der Pfad zum Mate2 eines Paired- End-Metagenom-/Metatranskriptom-Probe (fastq oder fasta) $SAMPLE ist der Pfad zu einer Single-End-Metagenom-/Metatranskriptom-Datei (reads oder contigs)

Wobei $sample_out_kma.res die von KMA erzeugten Alignment-Ergebnisse sind.

Beachten Sie, dass Sie, wenn Sie CCMetagen aus dem lokalen Ordner ausführen (anstatt es Ihrem Pfad hinzuzufügen), möglicherweise 'python' vor CCMetagen hinzufügen müssen: python CCMetagen.py -i $sample_out_kma.res -o results

Fertig! Dadurch wird ein zusätzlicher Qualitätsfilter erstellt und eine Textdatei mit bewerteten taxonomischen Klassifikationen und eine Krona-Grafikdatei zur interaktiven Visualisierung ausgegeben.

Ein Beispiel für die Ausgabe von CCMetagen finden Sie hier (.csv-Datei) und hier (.html-Datei).

In der .csv-Datei finden Sie die Tiefe (Häufigkeit) jedes Treffers.

Die Tiefe kann auf vier Arten geschätzt werden: durch Zählen der Nukleotide, die mit der Referenzsequenz übereinstimmen (benutze Flag --depth_unit nc), durch Anwenden einer zusätzlichen Korrektur für die Templatelänge (Standard in KMA und CCMetagen), durch Berechnen der Tiefe in Reads Per Million (RPM, benutze Flag --depth_unit rpm), oder indem Sie die Anzahl der Fragmente zählen (dh die Anzahl der PE-Reads, die mit der Referenzsequenz übereinstimmen, verwenden Sie Flag --depth_unit fr). Wenn Sie RPM- oder Fragment-Einheiten wünschen, müssen Sie die mit KMA generierte .mapstats-Datei bereitstellen (die Sie erhalten, wenn Sie kma mit dem Flag '-ef' ausführen).

Balance zwischen Sensitivität und Spezifität

Du kannst die Stringenz der taxonomischen Zuordnungen anpassen durch Anpassen der minimalen Abdeckung (--coverage), der minimalen Häufigkeit (--depth) und der minimalen Sequenzähnlichkeit (--query_identity). Die Abdeckung ist der Prozentsatz der Basen in der Referenzsequenz, der von der Konsensussequenz (Ihre Anfrage) abgedeckt wird. Er kann über 100 % betragen, wenn die Konsensussequenz größer als die Referenzsequenz ist (z. B. aufgrund von Insertionen). Sie können auch die KMA-Einstellungen anpassen, um die Identifizierung entfernter verwandter Taxa zu erleichtern (siehe unten).

Wenn Sie die Standardtiefeneinheit ändern, empfehlen wir, die minimale Häufigkeit (--depth) anzupassen, um Taxa, die in geringer Häufigkeit vorkommen, entsprechend zu entfernen. Sie können beispielsweise -d 200 (200 Nukleotide) verwenden, wenn Sie --depth_unit nc verwenden, was ähnlich zu -d 0.2 ist, wenn Sie die Standardoption '--depth_unit kma' verwenden. Wenn Sie Häufigkeiten in RPM berechnen möchten, möchten Sie möglicherweise die Mindesthäufigkeit entsprechend Ihrer Sequenztiefe anpassen. Um beispielsweise Häufigkeiten in RPM zu berechnen und alle Übereinstimmungen mit weniger als einem Read pro Million herauszufiltern:

Wenn Sie wissen möchten, Anteil der zugeordneten Reads Führen Sie zu jeder Vorlage kma mit dem Flag '-ef' aus. Dadurch wird eine Datei mit der Erweiterung '.mapstat' generiert. Stellen Sie dann diese Datei an CCMetagen (-map $sample_out_kma.mapstat) und fügen Sie das Flag '-ef y' hinzu:

Dies filtert die .mapstat-Datei, entfernt die Vorlagen, die die Qualitätskontrolle von CCMetagen nicht bestanden haben, fügt den Prozentsatz der zugeordneten Lesevorgänge für jede Vorlage hinzu und gibt eine Datei mit der Erweiterung 'stats_csv' aus. Außerdem wird der Gesamtanteil der Lesevorgänge ausgegeben, die diesen Vorlagen im Terminal zugeordnet sind. Weitere Informationen zu den zusätzlichen Spalten dieser Datei finden Sie im Handbuch von KMA.

Bei der Arbeit mit hochkomplexen Umgebungen, für die Referenzdatenbanken knapp sind (z. B. viele Boden- und Meeresmetagenome), ist es üblich, einen geringen Anteil klassifizierter Reads zu erhalten, insbesondere wenn die Sequenzierungstiefe gering ist. Für eine empfindlichere Analyse können Sie neben der Lockerung der CCMetatgen-Einstellungen auch die KMA-Aligner-Einstellungen anpassen, indem Sie zum Beispiel die Flags -und und -apm f entfernen, damit Sie auch dann eine Übereinstimmung erhalten, wenn die Referenzsequenzen nicht signifikant sind überrepräsentiert oder wenn nur einer der PE Maps zur Vorlage liest. Weitere Informationen finden Sie im KMA-Handbuch. Es kann auch nützlich sein, eine benutzerdefinierte Referenzdatenbank mit zusätzlichen Genomen von Organismen aufzubauen, die eng mit dem verwandt sind, was Sie in Ihren Proben erwarten.

Verständnis der geordneten taxonomischen Ausgabe von CCMetagen:

Die taxonomischen Klassifikationen spiegeln die Sequenzähnlichkeit zwischen Abfrage- und Referenzsequenzen gemäß Standard- oder benutzerdefinierten Ähnlichkeitsschwellenwerten wider. Wenn eine Übereinstimmung beispielsweise zu 97 % der Referenzsequenz ähnelt, erhält die Übereinstimmung keine Klassifizierung auf Artenebene. Wenn die Übereinstimmung zu 85 % der Referenzsequenz entspricht, sind die Klassifizierungen auf Arten-, Gattungs- und Familienebene „keine“. Beachten Sie, dass sich dies von Identifizierungen unterscheidet, die als unk_x (unbekannte Taxa) gekennzeichnet sind. Diese Unbekannten weisen auf Taxa hin, bei denen keine höherrangigen Klassifikationen definiert wurden (gemäß der NCBI-Taxonomiedatenbank) und sie haben keinen Bezug zur Sequenzähnlichkeit.

Geben Sie Folgendes ein, um eine Liste mit Optionen zum Anpassen Ihrer Analyse anzuzeigen:

  • Um die Häufigkeit jedes Taxons zu erhalten und/oder die Ergebnisse für mehrere Proben zusammenzufassen, verwenden Sie CCMetagen_merge:

Wobei $CCMetagen_out der Ordner ist, der die taxonomischen Klassifikationen von CCMetagen enthält. Die Ergebnisse müssen im .csv-Format vorliegen (Standard- oder '--mode text'-Ausgabe von CCMetagen) und diese Dateien muss auf ".ccm.csv" enden.

Das Flag '-t' definiert die taxonomische Ebene zum Zusammenführen der Ergebnisse. Die Standardeinstellung ist Spezies-Ebene.

Sie können auch bestimmte Taxa auf jeder taxonomischen Ebene herausfiltern:

Verwenden Sie Flag -kr, um Taxa beizubehalten (k) oder zu entfernen (r). Verwenden Sie Flag -l, um die taxonomische Ebene für die Filterung festzulegen. Verwenden Sie flag -tlist, um die Taxa aufzulisten, die Sie behalten oder entfernen möchten (durch Komma getrennt).

EX1: Bakterien herausfiltern: CCMetagen_merge.py -i $CCMetagen_out -kr r -l Kingdom -tlist Bacteria

EX2: Bakterien und Metazoen herausfiltern: CCMetagen_merge.py -i $CCMetagen_out -kr r -l Kingdom -tlist Bakterien, Metazoen

EX3: Ergebnisse auf Familienebene zusammenführen und Metazoa- und Viridiplantae-Taxa auf Königreichsebene entfernen:

Verwenden Sie für die Filterung auf Artenebene (wo ein Leerzeichen in den Taxanamen ist) Anführungszeichen. Bsp. 4: Nur behalten Escherichia coli und Candida albicans:

Wenn Sie nur eine Probe haben, können Sie auch CMetagen_merge verwenden, um eine Zeile pro Taxa zu erhalten.

Diese Datei sollte so aussehen.

Dieses Skript erzeugt eine Fasta-Datei, die alle Lesevorgänge enthält, die einem interessierenden Taxon zugewiesen sind. Bsp.: Generieren Sie eine Fasta-Datei, die alle Sequenzen enthält, die der Gattung Eschericha zugeordnet sind:

Dabei ist $CCMetagen_out die mit CCMetagen generierte .csv-Datei und $sample_out_kma.frag die mit KMA generierte .frag-Datei. Die frag-Datei muss dekomprimiert werden: gunzip *.frag.gz

Verwenden Sie für die Filterung auf Artenebene (wo ein Leerzeichen in den Taxonnamen ist) Anführungszeichen. Beispiel: Generieren Sie eine Fasta-Datei, die alle Sequenzen enthält, die auf abgebildet wurden E coli:

In unserem Tutorial finden Sie ein Anwendungsbeispiel der CCMetagen-Pipeline.

  • Fehler Taxid nicht gefunden. Sie müssen wahrscheinlich Ihre lokale ETE3-Datenbank aktualisieren, die die Taxid- und Abstammungsinformationen enthält:
  • TypeError: concat() hat ein unerwartetes Schlüsselwortargument 'sort' erhalten. Wenn Sie diesen Fehler erhalten, aktualisieren Sie bitte das Python-Modul Pandas:

WARNUNG: Es wurden keine NCBIs für den Beitritt gefunden [irgendwas], dieses Spiel wird keine taxonomischen Ränge erhalten

Dies ist kein Fehler, sondern nur eine Warnung, die darauf hinweist, dass eine Ihrer Abfragesequenzen mit einem Genbank-Datensatz übereinstimmt, für den die taxonomische NCBI-Kennung (Taxid) nicht bekannt ist. CCMetagen kann dieser Übereinstimmung daher keine taxonomischen Ränge zuweisen, Sie können sie jedoch weiterhin in der Ausgabedatei sehen.

KeyError: "['Superkingdom' 'Kingdom' 'Phylum' 'Class' 'Order' 'Family' . ] not in index" Stellen Sie sicher, dass die Ausgabe von CCMetagen in '.csv' endet.


Wie erhalte ich taxonomische spezifische IDs für Königreich, Stamm, Klasse, Ordnung, Familie, Gattung und Art von taxid? - Biologie

2 Mitwirkende

Benutzer, die zu dieser Datei beigetragen haben

# '
# ' Klassifiziert Sequenzen anhand des Referenztrainings-Datasets.
# '
# ' AssignTaxonomy implementiert den RDP Naive Bayesian Classifier-Algorithmus, der in . beschrieben wird
# ' Wang et al. Angewandte und Umweltmikrobiologie 2007, mit kmer Größe 8 und 100 Bootstrap
# ' repliziert. Korrekt formatierte Referenzdateien für mehrere gängige taxonomische Datenbanken
# ' sind verfügbar url
# '
# ' @param seqs (erforderlich). Ein Zeichenvektor der zuzuweisenden Sequenzen oder ein Objekt
# ' erzwingbar durch code>.
# '
# ' @param refFasta (Erforderlich). Der Pfad zur Fasta-Referenzdatei oder ein
# 'R-Verbindung Kann komprimiert werden.
# ' Diese Fasta-Referenzdatei sollte so formatiert werden, dass die ID-Zeilen der
# ' Taxonomie (oder Klassifikation) der zugehörigen Sequenz und jede taxonomische Ebene ist
# ' durch ein Semikolon getrennt. Z.B.
# '
# ' >KingomPhylumClassOrderFamilyGenus
# 'ACGAATGTGAAGTAA.
# '
# ' @param minBoot (Optional). Standard 50.
# ' Die minimale Bootstrap-Zuverlässigkeit für die Zuweisung einer taxonomischen Ebene.
# '
# ' @param tryRC (Optional). Standardwert FALSE.
# ' Wenn WAHR, wird das umgekehrte Komplement jeder Sequenz zur Klassifizierung verwendet, wenn es besser mit der Referenz übereinstimmt
# ' -Sequenzen als die Vorwärtssequenz.
# '
# ' @param outputBootstraps (Optional). Standardwert FALSE.
# ' Bei TRUE werden Bootstrap-Werte in einer ganzzahligen Matrix gespeichert. Eine benannte Liste mit den zugewiesenen Taxonomien (mit dem Namen "taxa")
# ' und die Bootstrap-Werte (mit dem Namen "boot") werden zurückgegeben. Es findet weiterhin eine minimale Bootstrap-Konfidenzfilterung statt.
# ' um den vollständigen Taxonomiesatz zu sehen minBoot=0
# '
# ' @param taxLevels (Optional). Der Standardwert ist c("Kingdom", "Phylum", "Class", "Order", "Family", "Genus", "Species").
# ' Die zugewiesenen taxonomischen Ebenen. Wird abgeschnitten, wenn tiefere Ebenen nicht vorhanden sind
# ' Trainingsfasten.
# '
# ' @param Multithread (Optional). Der Standardwert ist FALSE.
# ' Bei TRUE ist Multithreading aktiviert und die Anzahl der verfügbaren Threads wird automatisch bestimmt.
# ' Wenn eine ganze Zahl angegeben wird, wird die Anzahl der zu verwendenden Threads durch Übergabe des Arguments an . festgelegt
# ' code>.
# '
# ' @param ausführlich (optional). Standardwert FALSE.
# ' Bei TRUE wird der Status auf die Standardausgabe gedruckt.
# '
# ' @return Eine Zeichenmatrix zugewiesener Taxonomien, die das minBoot-Level von . überschreiten
# ' Bootstrapping Selbstvertrauen. Zeilen entsprechen den vorgegebenen Sequenzen, Spalten den
# ' taxonomische Ebenen. NA zeigt an, dass die Sequenz nicht konsistent als klassifiziert wurde
# ' dieses Niveau an der minBoot-Schwelle.
# '
# ' Wenn outputBootstraps TRUE ist, eine benannte Liste mit den zugewiesenen Taxonomien (mit dem Namen "taxa")
# ' und die Bootstrap-Werte (mit dem Namen "boot") werden zurückgegeben.
# '
# ' @export
# '
# ' @importFrom ShortRead readFasta
# ' @importFrom ShortRead sread
# ' @importFrom ShortRead-ID
# '
# ' @Beispiele
# ' seqs <- getSequences(system.file("extdata", "example_seqs.fa", package="dada2"))
# ' training_fasta <- system.file("extdata", "example_train_set.fa.gz", package="dada2")
# ' Taxa <- AssignTaxonomy(seqs, training_fasta)
# ' taxa80 <- AssignTaxonomy(seqs, training_fasta, minBoot=80, multithread=2)
# '
AssignTaxonomy <-Funktion ( seqs , refFasta , minBoot = 50 , tryRC = FALSE , outputBootstraps = FALSE ,
taxLevels = c( " Königreich " , " Stamm " , " Klasse " , " Ordnung " , " Familie " , " Gattung " , " Art " ),
Multithread = FALSE , ausführlich = FALSE ) <
MIN_REF_LEN <- 20 # Erzwungene Mindestlänge von Referenzsequenzen. Muss größer als die verwendete kmer-Größe sein (8).
MIN_TAX_LEN <- 50 # Mindestlänge der Eingabesequenzen, um eine taxonomische Zuordnung zu erhalten
# Zeichenvektor von Sequenzen abrufen
seqs <-getSequences( seqs )
if (min(nchar( seqs )) < MIN_TAX_LEN ) <
warning( " Einige Sequenzen waren kürzer als " , MIN_TAX_LEN , " nts und erhalten keine taxonomische Klassifizierung. " )
>
# Lesen Sie die Referenz-Fasta
refsr <-readFasta(refFasta)
Linse <- Breite(sread(refsr))
if (any( Linse < MIN_REF_LEN )) <
refsr <- refsr [ Linse > = MIN_REF_LEN ]
warning(paste0( " Einige Referenzsequenzen waren zu kurz (< " , MIN_REF_LEN , " nts) und wurden ausgeschlossen. " ))
>
refs <- as.character(sread(refsr))
Steuer <- as.character(id(refsr))
tax <- sapply( tax , function ( x ) gsub( " ^ s+| s+$ " , " " , x )) # Entferne führende/nachgestellte Leerzeichen
# Sniff und Parse UNITE Fasta-Format
UNITE <- FALSE
if (all(grepl( " FU |re[pf]s " , Steuer [ 1 : 10 ]))) <
UNITE <- TRUE
cat( " UNITE-Pilz-taxonomische Referenz erkannt. " )
Steuer <- sapply(strsplit( Steuer, " | " ), `[` , 5 )
Steuern <- gsub( " [pcofg]__unidentified " , " _DADA2_UNSPECIFIED " , Steuern )
Steuern <- gsub( " s__( w+)_ " , " s__ " , Steuern )
Steuern <- gsub( " s__sp$ " , " _DADA2_UNSPECIFIED " , Steuern )
>
# Rohformatprüfung
if ( ! grepl( " " , Steuer [[ 1 ]])) <
if (length(unlist(strsplit( tax [[ 1 ]], " s " ))) == 3 ) <
stop( " Falsches Referenzdateiformat für AssignTaxonomy (das sieht aus wie eine Datei, die für AssignSpecies formatiert ist. " )
> sonst <
stop( " Falsches Referenzdateiformat für AssignTaxonomy. " )
>
>
# Parsen Sie die Taxonomien aus dem ID-String
tax.depth <- sapply(strsplit( tax , " " ), length )
td <-max(Steuertiefe)
for ( i in seq(length( tax ))) <
if ( Steuertiefe [[ i ]] < td ) <
for ( j in seq( td - tax.depth [[ i ]])) <
Steuer [[ i ]] <-paste0( Steuer [[ i ]], " _DADA2_UNSPECIFIED " )
>
>
>
# Erstellen Sie die Integer-Maps von Referenz zu Typ ("genus") und für jede Steuerstufe
genus.unq <-einzigartig( Steuer )
ref.to.genus <-match(tax, genus.unq)
tax.mat <- Matrix (unlist(strsplit( genus.unq , " " )), ncol = td , byrow = TRUE )
tax.df <- as.data.frame(tax.mat)
for ( i in seq(ncol( tax.df ))) <
tax.df [, i ] <-Faktor ( tax.df [, i ])
tax.df [, i ] <- as.integer( tax.df [, i ])
>
tax.mat.int <- as.matrix(tax.df)
# ## Zuweisen
# Multithreading-Argument analysieren
if (ist.logical( multithread )) <
if ( Multithread == WAHR )
anders
> else if (is.numeric( multithread )) <
RcppParallel :: setThreadOptions(numThreads = Multithread)
> sonst <
warning( " Ungültiger Multithread-Parameter. Wird als einzelner Thread ausgeführt. " )
RcppParallel :: setThreadOptions( numThreads = 1 )
>
# C-Zuweisungscode ausführen
Zuweisung <- C_assign_taxonomy2( seqs , rc( seqs ), refs , ref.to.genus , tax.mat.int , tryRC , verbose )
# Ergebnisse analysieren und Steuern im Einklang mit minBoot zurückgeben
bestHit <- genus.unq [ Zuweisung $ Steuer ]
bootet <- Zuweisung $ boot
Steuern <-strsplit( bestHit , " " )
Steuern <- lapply(seq_along( Steuern ), Funktion ( i ) Steuern [[ i ]][ bootet [ i ,] > = minBoot ])
# In Zeichenmatrix umwandeln
tax.out <- Matrix ( NA_character_ , nrow = length( seqs ), ncol = td )
für ( i in seq(length( seqs ))) <
if (Länge( Steuern [[ i ]]) > 0 ) <
tax.out [ i , 1 : length( Steuern [[ i ]])] <-Taxen [[ i ]]
>
>
Zeilennamen(tax.out) <- seqs
colnames(tax.out) <-taxLevels[ 1 : ncol(tax.out)]
tax.out [ tax.out == " _DADA2_UNSPECIFIED " ] <- NA_character_
if ( AusgabeBootstraps ) <
# Boots in eine Integer-Matrix umwandeln
boots.out <-matrix ( boots , nrow = length( seqs ), ncol = td )
Zeilennamen( boots.out ) <- seqs
colnames( boots.out ) <-taxLevels[ 1 : ncol( boots.out )]
list (tax = tax.out, boot = boots.out)
> sonst <
Steuer.out
>
>
# Hilfsfunktion für AssignSpecies
mapHits <- Funktion ( x , refs , keep , sep = " / " ) <
trifft <-refs [ x ]
hits [grepl( " Escherichia " , hits , fixed = TRUE ) | grepl( " Shigella " , hits , fixed = TRUE )] <- " Escherichia/Shigella "
if (Länge(eindeutig( Treffer)) < = behalten) <
rval <- do.call( einfügen , c(as.list(sort(unique( hits))), sep = sep ))
> sonst
if (length( rval ) == 0 ) rval <- NA_character_
rval
>
# Ordne kuratierte Gattungsnamen binomialen Gattungsnamen zu
# Behandelt Clostridium-Gruppen und geteilte Gattungsnamen
matchGenera <- Funktion ( gen.tax , gen.binom , split.glyph = " / " ) <
if (is.na( gen.tax ) || is.na( gen.binom ))
if (( gen.steuer == gen.binom ) ||
grepl(paste0( " ^ " , gen.binom , " [ _ " , split.glyph , " ] " ), gen.tax ) ||
grepl(paste0( split.glyph , gen.binom , " $ " ), gen.tax )) <
zurück (WAHR)
> sonst <
falsch zurückgeben )
>
>
# '
# ' Taxonomic assignment to the species level by exact matching.
# '
# ' code uses exact matching against a reference fasta to identify the
# ' genus-species binomial classification of the input sequences.
# '
# ' @param seqs (Required). A character vector of the sequences to be assigned, or an object
# ' coercible by code>.
# '
# ' @param refFasta (Required). The path to the reference fasta file, or an
# ' R connection. Can be compressed.
# ' This reference fasta file should be formatted so that the id lines correspond to the
# ' genus-species of the associated sequence:
# '
# ' >SeqID genus species
# ' ACGAATGTGAAGTAA.
# '
# ' @param allowMultiple (Optional). Default FALSE.
# ' Defines the behavior when multiple exact matches against different species are returned.
# ' By default only unambiguous identifications are return. If TRUE, a concatenated string
# ' of all exactly matched species is returned. If an integer is provided, multiple
# ' identifications up to that many are returned as a concatenated string.
# '
# ' @param tryRC (Optional). Default FALSE.
# ' If TRUE, the reverse-complement of each sequences will also be tested for exact matching
# ' to the reference sequences.
# '
# ' @param n (Optional). Default code<2000>.
# ' The number of sequences to perform assignment on at one time.
# ' This controls the peak memory requirement so that large numbers of sequences are supported.
# '
# ' @param verbose (Optional). Default FALSE.
# ' If TRUE, print status to standard output.
# '
# ' @return A two-column character matrix. Rows correspond to the provided sequences,
# ' columns to the genus and species taxonomic levels. NA indicates that the sequence
# ' was not classified at that level.
# '
# ' @export
# '
# ' @importFrom Biostrings vcountPDict
# ' @importFrom Biostrings PDict
# ' @importFrom ShortRead readFasta
# ' @importFrom ShortRead sread
# ' @importFrom ShortRead reverseComplement
# ' @importFrom ShortRead id
# ' @importFrom methods as
# '
# ' @examples
# ' seqs <- getSequences(system.file("extdata", "example_seqs.fa", package="dada2"))
# ' species_fasta <- system.file("extdata", "example_species_assignment.fa.gz", package="dada2")
# ' spec <- assignSpecies(seqs, species_fasta)
# '
assignSpecies <- function ( seqs , refFasta , allowMultiple = FALSE , tryRC = FALSE , n = 2000 , verbose = FALSE ) <
# Define number of multiple species to return
if (is.logical( allowMultiple )) <
if ( allowMultiple ) keep <- Inf
else keep <- 1
> else <
keep <- as.integer( allowMultiple )
>
# Get character vector of sequences
seqs <- getSequences( seqs )
# Read in the reference fasta
refsr <- readFasta( refFasta )
ids <- as(id( refsr ), " character " )
# Crude format check
if ( ! length(unlist(strsplit( ids [[ 1 ]], " s " ))) > = 3 ) <
if (length(unlist(gregexpr( " " , ids [[ 1 ]]))) > = 3 ) <
stop( " Incorrect reference file format for assignSpecies (this looks like a file formatted for assignTaxonomy). " )
> else <
stop( " Incorrect reference file format for assignSpecies. " )
>
>
genus <- sapply(strsplit( ids , " s " ), `[` , 2 )
species <- sapply(strsplit( ids , " s " ), `[` , 3 )
# Identify the exact hits
hits <- vector( " list " , length( seqs ))
lens <- nchar( seqs )
for ( len in unique( lens )) < # Requires all same length sequences
i.len <- which( lens == len ) n.len <- length( i.len )
j.lo <- 1 j.hi <- min( n , n.len )
while ( j.lo < = n.len ) <
i.loop <- i.len [ j.lo : j.hi ]
seqdict <- PDict( seqs [ i.loop ])
vhit <- (vcountPDict( seqdict , sread( refsr )) > 0 )
if ( tryRC ) vhit <- vhit | (vcountPDict( seqdict , reverseComplement(sread( refsr ))) > 0 )
hits [ i.loop ] <- lapply(seq(nrow( vhit )), function ( x ) vhit [ x ,])
j.lo <- j.lo + n j.hi <- min( j.hi + n , n.len )
rm( seqdict )
gc()
>
>
# Get genus species return strings
rval <- cbind(unlist(sapply( hits , mapHits , refs = genus , keep = 1 )),
unlist(sapply( hits , mapHits , refs = species , keep = keep )))
colnames( rval ) <- c( " Genus " , " Species " )
rownames( rval ) <- seqs
gc()
if ( verbose ) cat(sum( ! is.na( rval [, " Species " ])), " out of " , length( seqs ), " were assigned to the species level. " )
rval
>
# '
# ' Add species-level annotation to a taxonomic table.
# '
# ' code wraps the code> function to assign genus-species
# ' binomials to the input sequences by exact matching against a reference fasta. Those binomials
# ' are then merged with the input taxonomic table with species annotations appended as an
# ' additional column to the input table.
# ' Only species identifications where the genera in the input table and the binomial
# ' classification are consistent are included in the return table.
# '
# ' @param taxtab (Required). A taxonomic table, the output of code>.
# '
# ' @param refFasta (Required). The path to the reference fasta file, or an
# ' R connection. Can be compressed.
# ' This reference fasta file should be formatted so that the id lines correspond to the
# ' genus-species binomial of the associated sequence:
# '
# ' >SeqID genus species
# ' ACGAATGTGAAGTAA.
# '
# ' @param allowMultiple (Optional). Default FALSE.
# ' Defines the behavior when multiple exact matches against different species are returned.
# ' By default only unambiguous identifications are return. If TRUE, a concatenated string
# ' of all exactly matched species is returned. If an integer is provided, multiple
# ' identifications up to that many are returned as a concatenated string.
# '
# ' @param tryRC (Optional). Default FALSE.
# ' If TRUE, the reverse-complement of each sequences will be used for classification if it is a better match to the reference
# ' sequences than the forward sequence.
# '
# ' @param n (Optional). Default code<1e5>.
# ' The number of records (reads) to read in and filter at any one time.
# ' This controls the peak memory requirement so that very large fastq files are supported.
# ' See code> for details.
# '
# ' @param verbose (Optional). Default FALSE.
# ' If TRUE, print status to standard output.
# '
# ' @return A character matrix one column larger than input. Rows correspond to
# ' sequences, and columns to the taxonomic levels. NA indicates that the sequence
# ' was not classified at that level.
# '
# ' @seealso
# ' code>, code>
# '
# ' @export
# '
# ' @examples
# '
# ' seqs <- getSequences(system.file("extdata", "example_seqs.fa", package="dada2"))
# ' training_fasta <- system.file("extdata", "example_train_set.fa.gz", package="dada2")
# ' taxa <- assignTaxonomy(seqs, training_fasta)
# ' species_fasta <- system.file("extdata", "example_species_assignment.fa.gz", package="dada2")
# ' taxa.spec <- addSpecies(taxa, species_fasta)
# ' taxa.spec.multi <- addSpecies(taxa, species_fasta, allowMultiple=TRUE)
# '
addSpecies <- function ( taxtab , refFasta , allowMultiple = FALSE , tryRC = FALSE , n = 2000 , verbose = FALSE ) <
seqs <- rownames( taxtab )
binom <- assignSpecies( seqs , refFasta = refFasta , allowMultiple = allowMultiple , tryRC = tryRC , n = n , verbose = verbose )
# Merge tables
if ( " Genus " %in% colnames( taxtab )) gcol <- which(colnames( taxtab ) == " Genus " )
else gcol <- ncol( taxtab )
# Match genera
gen.match <- mapply( matchGenera , taxtab [, gcol ], binom [, 1 ])
taxtab <- cbind( taxtab , binom [, 2 ])
colnames( taxtab )[ncol( taxtab )] <- " Species "
taxtab [ ! gen.match , " Species " ] <- NA_character_
if ( verbose ) cat( " Of which " , sum( ! is.na( taxtab [, " Species " ])), " had genera consistent with the input table. " )
taxtab
>
# ' This function creates the dada2 assignTaxonomy training fasta for the RDP trainset .fa file
# ' The RDP trainset data was downloaded from: https://sourceforge.net/projects/rdp-classifier/files/RDP_Classifier_TrainingData/
# '
# ' ## RDP Trainset 18
# ' path <- "

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Requirements and Installation

Make sure you have the dependencies below installed and accessible in your $PATH. The guidelines below are for Unix systems.

  • If you do not have it already, download and install Python 3.6 CCMetagen requires the Python modules pandas (>0.23) and ETE3. The easiest way to install these modules is via conda or pip:

sudo apt-get install libz-dev

Note - a new version of KMA - v1.3.0 – has been released, featuring higher speed and precision. We recommend that you update KMA to v.1.3.0

    is required for graphs. To install Krona it in the local folder:
  • Then download CCMetagen and add it to your path. Sie haben zwei Möglichkeiten:

Install CCMetagen via git:

This will download CCMetagen and the tutorial files. You can also just download the python files from this github directory (CCMetagen.py, CCMetagen_merge.py) and the ones in the ccmetagen folder if you rather avoid downloading all other files.

Then add the CCMetagen python scripts to the path, temporarily or permanently. For example: PATH=$PATH<your_folder>/CCMetagen

To update CCMetagen, go to the CCMetagen folder and type: git pull

Or install CCMetagen via pip:

This will automatically install the necessary python packages (pandas and ete3), so you can skip that step if you use pip.


Taxonomy Rules – Naming And Grouping Animals Scientifically

I was quite surprised to hear when many of our teachers and tutors gave feedback regarding the rules of taxonomic nomenclature (i.e. how to write the names of animal goups) apparently, a significant few have difficulties with those norms. I recall having written a text going through the essential principles and the framework for how you write these formal names for my old website, which I shut down in favour of this blog. So, I thought I could post that text here as well, hoping it can clarify some confusion.

The taxonomic system for the hierarchical (ranked) Einstufung of living organisms (and initially also of rocks, but that failed) is very simple. Organisms are assigned into different Gruppen based on their characteristics, and these groups are hierarchical. The figure below shows the seven main types of groups. Kingdom is higher than phylum, while class is lower , and so on.

For some, but not all groups there are subdivisions of these group types, such as subclass (subdivision within a class), infraorder (subdivision within a suborder i.e. infra- is below sub-), and grouping of groups e.g. superorder (group of orders).

Since the system is hierarchical, organisms belonging to the same class also belong to the same phylum and kingdom. For instance, all animals belonging to the class Reptilia (reptiles, then) also belong to the phylum Chordata (animals with a notochord, or backbone) and the kingdom Animalia (animals).

Now, the order Primates (primates), although belonging to the class Mammalia instead of Reptilia, also belongs to the phylum Chordata and kingdom Animalia. This might complicate things, but it is simply due to that the two classes Reptilia and Mammalia both belong to the same phylum and (therefore) kingdom. Notice that the name of the class is written with a capital first letter when you refer to the actual group. If you instead write carnivorans (belonging to the mammalian order Carnivora not equal to carnivore , which refers to a feeding strategy not a taxonomic group), you are really referring to the members of the group, and you do not use capital letters. This rule is useful for distinguishing between, for example, Primates and primates.

While on the subject of formal rules, the genus and species are special. First, both are always written in italics. Immer. Second, the genus name is written with capital first letter, but the species never has a capital. Third, you may refer to the genus alone, e.g. Tyrannosaurus, but never ever write only the species name. Niemals. This is because there may be several different species with the same name, (for instance, they may be named after the same discoverer) but they never belong to the same genus (if they do, they are simply not allowed to have the same species name). In this way, we get an endless variety of specific names for an endless variety of species. Finally, you may shorten the genus name to only the first letter (capital) followed by a dot and the species name (if you do not include the species name, you may not shorten the genus name it would be silly to write something like T. had remarkably short arms ). For example, we take the genus Tyrannosaurus (species name is excluded, since I refer to the genus), which has one species: Tyrannosaurus rex although some researchers argue that Tarbosaurus bataar really belongs to Tyrannosaurus in that case, we would also have Tyrannosaurus bataar (the species name is the same, but is assigned to a different genus). Notice that I should not shorten the genus name here, since it may be unclear what I mean by T. bataar.

Names can be discarded oder invalidated, usually by showing that two very similar species actually are the same, in which case the name given first is the one that remains valid. Rejected names are written within quotation marks, and never italicised. A classical example is that "Brontosaurus exelsus" and Apatosaurus ajax were shown to be the same species (and therefore also belonged to one and the same genus) Apatosaurus, being the first to have been described and named, was kept (both genus and species name).

Another notable convention is that families tend to end with -idae, superfamilies with -oidea and subfamilies with -inae (their members would then be -ids, -oids, and -ines, respectively). For example, we have the Hadrosauroidea (superfamily), Hadrosauridae (family) and Hadrosaurinae (subfamily).

Nowadays, the taxonomic system has been overshadowed by phylogenetic systematics, or cladistics. Cladistics is favoured because it systematically investigates evolutionary relationships, rather than just putting the organisms into different groups cladistics tries to work out how they evolved, and how closely related different organisms are. Taxonomy, on the other hand, merely groups similar-looking organisms together in order to make some sense of the overwhelming chaos of life we have out there.


Role in biology

Many DUFs are highly conserved, indicating an important role in biology. However, many such DUFs are not essential, hence their biological role often remains unknown. For instance, DUF143 is present in most bacteria and eukaryotic genomes. Ζ] However, when it was deleted in Escherichia coli no obvious phenotype was detected. Later it was shown that the proteins that contain DUF143, are ribosomal silencing factors that block the assembly of the two ribosomal subunits. Ζ] While this function is not essential, it helps the cells to adapt to low nutrient conditions by shutting down protein biosynthesis. As a result, these proteins and the DUF only become relevant when the cells starve. Ζ] It is thus believed that many DUFs (or proteins of unknown function, PUFs) are only required under certain conditions.


View options

We make a range of alignments for each Pfam-A family. You can see a description of each above . You can view these alignments in various ways but please note that some types of alignment are never generated while others may not be available for all families, most commonly because the alignments are too large to handle.

Samen
(8)
Voll
(551)
Representative proteomes UniProt
(857)
RP15
(22)
RP35
(129)
RP55
(391)
RP75
(574)
Jalview Sicht Sicht Sicht Sicht Sicht Sicht Sicht
HTML Sicht Sicht
PP/heatmap 1 Sicht

1 Cannot generate PP/Heatmap alignments for seeds no PP data available

Taste: available, not generated, &mdash Nicht verfügbar.


Major Animalia phylums

Stamm Porifera

  • Schwämme
  • Very primitive, considered barely animals.
  • Don’t have true organs or nerve or muscle cells

Stamm Annelida

  • Segmented Worms (earthworms, leeches)
  • Segmented Worms
  • Earthworms, leeches, and other segmented worms live in water or damp soil
  • Leeches were once used to suck out people’s “excess” blood and reduce harmful high blood pressure.
  • Leeches are uses today to produce anti-blood-clotting medicines, to suck blood from bruises, and to stimulate blood circulation in severed limbs that have been surgically reattached.
  • Each segment is separated from its neighbors by a membrane and has its own excretory system and branches of the main nerves and blood vessels that run the length of the animal.
  • Both segmented and unsegmented worms have definite anterior and posterior ends.
  • Food travels through the digestive system in one direction from anterior to posterior.
  • A cluster of nerve cells at the anterior end serves as a simple brain.
  • Reproduction occurs by splitting or by mutual fertilization

Mollusks (Mollusca)

  • Includes snails, clams, slugs, squid, and their relatives.
  • Mollusks have soft bodies with 3 parts
  • A mass that contains most of the organs
  • A muscular “foot” that is used in movement
  • A thick flap called a mantle, which covers the body and in most species produces a heavy shell of calcium compounds.
  • Mollusks pump water through gills
  • This is how food is also ingested for clams and oysters. Squid and octopuses use the pump for jet propulsion through the water in search of prey.

Arthropods (Arthropoda)

  • The largest animal phylum, and have jointed external skeletons.
  • 1 million species, crabs, shrimp, spiders, scorpions and insects make up this phylum
  • Arthropods molt, have heads with many sensory organs.
  • Simple and complex eyes that detect only light intensity and form images
  • Antennae that smell chemical substances in the environment, arthropods also respond to water vapor, like biting mosquitoes.
  • They reproduce sexually, where sperm is released inside the female’s body, not in water.
  • Larvae of many species develop into very different adults, a process called metamorphosis.
  • Arthropods development of resistance to insecticides demonstrates how quickly they adapt to a changing environment.
  • Short generations and many offspring increase the chance that random mutations will produce a few resistant individuals

Echinoderms (Echinodermata)

  • Sea stars and sea urchins.
  • Reproduce sexually. Sperm and eggs are released in water, where they meet and join.
  • Movement by seawater into and out of a system of internal tubes.

Chordates (Chordata)

  • Vertebrates-fish, amphibians, reptiles, birds, and mammals.
  • Four characteristics
  • Stiff dorsal rod helps to organize the embryo’s development.
  • The central nervous system (brain and spinal cord) is tubular
  • Their sides have slits just behind the head. These pharyngeal slits (pharynx means “throat”) becomes gill slits of adult fish. In air-breathing chordates, they develop into various organs such as internal parts of the ears
  • They have a tail in humans it’s the tailbone, or coccyx, which curls internally.

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Autor: William Anderson (Schoolworkhelper-Redaktion)

Tutor und freiberuflicher Autor. Lehrer für Naturwissenschaften und Liebhaber von Essays. Zuletzt überprüfter Artikel: 2020 | St. Rosmarin Institution © 2010-2021 | Creative Commons 4.0



Bemerkungen:

  1. Fenrikora

    Natürlich. Bei mir war es auch. Lassen Sie uns dieses Problem diskutieren. Hier oder per PN.

  2. Jumoke

    An Ihrem Platz würde ich die Benutzer dieses Forums um Hilfe bitten.

  3. Fejind

    Ich denke, dass du nicht Recht hast. Ich kann es beweisen. Schreiben Sie mir in PM.



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