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基于DNA或RNA的NGS数据进行HLA分型

写这个原因呢,最近又要对样本的HLA分子进行分型,然后看到某公司的微信公众号讲的HLA的分型软件,全文讲了那么多,要么巨难用,要么下载不到,反正不如我自己正在用的这两个。另外一方面,没必要太纠结非常高的精度,除非你用得到。4-digital resolution,我觉得已经够了。

HLA分子

先回顾下百度百科对HLA的介绍(https://baike.baidu.com/item/HLA/9504270?fr=aladdin):

HLA(human leukocyte antigen ,人类白细胞抗原)是人类的主要组织相容性复合体(MHC)的表达产物,该系统是所知人体最复杂的多态系统。

HLA是具有高度多态性的同种异体抗原,其化学本质为一类糖蛋白,由一条α重链(被糖基化的)和一条β轻链非共价结合而成。其肽链的氨基端向外(约占整个分子的3/4),羧基端穿入细胞质,中间疏水部分在胞膜中。HLA按其分布和功能分为Ⅰ类抗原和Ⅱ类抗原。

HLA-I类分子:内源性抗原的递呈分子, HLA-Ⅱ类分子:外源性抗原的递呈分子

我想介绍的是seq2hla和optitype这两个软件

软件的大致原理,都是和HLA数据库中的数据进行比对,然后分型。我拿过7个样本的RNA数据用这两个软件进行比较,如下表,虽然个别分型不一致(后两个resolution不一致),但大部分结果还是相当一致的。

   
Sample   
   
   
   
A1   
   
A2   
   
B1   
   
B2   
   
C1   
   
C2   
1    
seq2HLA   
   
A*02:01   
   
A*24:18   
   
B*35:102   
   
B*35:102   
   
C*16:02   
   
C*04:01   
   
OptiType   
   
A*02:01   
   
A*24:02   
   
B*35:14   
   
B*35:14   
   
C*16:02   
   
C*04:01   
2    
seq2HLA   
   
A*29:01   
   
A*02:07   
   
B*46:01   
   
B*15:01   
   
C*04:01   
   
C*01:02   
   
OptiType   
   
A*29:01   
   
A*02:07   
   
B*46:01   
   
B*15:01   
   
C*04:01   
   
C*01:02   
3    
seq2HLA   
   
A*02:07   
   
A*11:01   
   
B*52:01   
   
B*15:01   
   
C*12:02   
   
C*03:03   
   
OptiType   
   
A*02:07   
   
A*11:01   
   
B*52:01   
   
B*15:01   
   
C*12:02   
   
C*03:03   
4    
seq2HLA   
   
A*02:07   
   
A*11:01   
   
B*46:01   
   
B*40:01   
   
C*01:02   
   
C*07:02   
   
OptiType   
   
A*02:07   
   
A*11:01   
   
B*46:01   
   
B*40:01   
   
C*01:02   
   
C*07:02   
5    
seq2HLA   
   
A*33:03   
   
A*11:01   
   
B*58:01   
   
B*15:02   
   
C*03:02   
   
C*08:01   
   
OptiType   
   
A*33:03   
   
A*11:01   
   
B*58:01   
   
B*15:02   
   
C*03:02   
   
C*08:01   
6    
seq2HLA   
   
A*02:07   
   
A*29:01   
   
B*46:01   
   
B*07:02   
   
C*01:02   
   
C*15:05   
   
OptiType   
   
A*02:07   
   
A*29:01   
   
B*46:01   
   
B*07:05   
   
C*01:02   
   
C*15:05   
7    
seq2HLA   
   
A*02:03   
   
A*11:01   
   
B*56:01   
   
B*56:01   
   
C*01:02   
   
C*01:02   
   
OptiType   
   
A*02:03   
   
A*11:01   
   
B*56:01   
   
B*56:01   
   
C*04:01   
   
C*01:02   

seq2hla

首先介绍的是seq2hla,这个其实一个命令就可以进行HLA的分型(很实用吧),但只基于RNA Seq的数据,我见有人用WES的数据来做,但不确定靠不靠谱。

官网: https://bitbucket.org/sebastian_boegel/seq2hla/wiki/Home

利用conda安装

conda create -n seq2hla
conda install -n seq2hla -c bioconda seq2hla

运行

seq2HLA -1  readfile1  -2  readfile2  -r  runname  [-p int] [-3 int]
# 提供R1和R2,现在已经支持gzip格式,-p是线程,-3是trim read末端的碱基数(因为read末端的碱基质量不高)

seq2hla的结果

下面的结果基于RNA-seq的数据得到的,在介绍optitype的时候,我用的是WES-seq的数据,可以看到虽然软件和数据类型不同,但两个软件的结果是一致的,综合前面表格中两种软件基于同一样本RNA-seq的结果,和两种软件基于同一样本不同数据类型的结果来看,都能说明两个软件都比较靠谱。

#Locus  Allele 1        Confidence      Allele 2        Confidence
A       A*24:02 0.001426754     A*11:01 0.003463472
B       B*38:02'        0.0002728549    B*46:01 0.0002107604
C       C*01:02 0.01282529      C*07:02 0.01516768
#Locus  Allele 1        Confidence      Allele 2        Confidence
DQA     no      NA      no      NA
DQB     DQB1*05:02      NA      DQB1*05:02      NA
DRB     DRB1*11:52      0.297521        DRB1*04:05'     0.42202

optitype

另外一个软件是optitype,这个软件呢,稍微多了几步,但绝对在让人接受的范围内,而且这个软件支持DNA数据和RNA数据。

官网:https://github.com/FRED-2/OptiType

利用conda安装

这个时候真的要安利下conad,有了conda之后,各种软件包的安装和管理,变得非常轻松。拿optitype来说,我第一次安装的时候,自己下载,编译,修改部分文件,还要自己安装razers,而有了conda之后,只需一个命令

conda create -n optitype
conda install -n optitype -c bioconda optitype

optitype需要先利用razers3先过滤一下reads,把和HLA相关的序列提出来,然后在运行optitype进行分型,从而加快分析速度。

第一步,Razers3

razers3 -i 95 -m 1 -dr 0 --thread-count 10 -o fished_1.bam /path/to/hla_reference_dna.fasta sample_1.fastq

我是用conda装的,但在conda的env目录下没找到hla的fasta文件,不过不用着急,官网上有,可以从https://github.com/FRED-2/OptiType/tree/master/data下载对应的HLA的DNA或RNA的数据。

如果是paired的read,则需要分别跑一次,得到fished_1.bam和fished_2.bam文件。

另外官网提示Razers3会把所有的fastq读到内容,所以计算服务器的内存最好大点。

第二步,将bam文件转成fastq

samtools bam2fq fished_1.bam > fished_1.fastq
samtools bam2fq fished_2.bam > fished_2.fastq

第三步,运行optitype

OptiTypePipeline.py -i fished_1.fastq fished_2.fastq --dna -v -o /path/to/outdir -p sample.optitype.dna

–dna需要和前面Razers3用的HLA的序列类型一致,如果前面用的RNA的数据,这里也是–rna,当然用RNA还是DNA取决于测序数据。

optitype的结果

这个结果和seq2hla基于RNA-seq的数据得到的HLA亚型是一致的。

        A1      A2      B1      B2      C1      C2      Reads   Objective
0       A*11:01 A*24:02 B*38:02 B*46:01 C*01:02 C*07:02 200.0   191.00000000000003

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EBI提供HLA序列BLAST

基于我们有的HLA序列,可以和HLA序列的数据库比较,看与哪个HLA allele最相似。

HLA (human leukocyte antigen,人类白细胞抗原)是人类主要组织相容性复合体(major histocompatibility complex,MHC)的表达产物,根据HLA抗原结构、功能及组织分布的不同,分为I类,II类,III类分子,其中I类分子包括HLA-A,-B,-C系列抗原,广泛分布于各组织有核系统表面。

BLAST表示局部比对搜索工具,用来将新的序列与已有的数据库中的序列进行比较,可以发现区域的相似性,进而为功能和进化研究提供线索。
EBI(欧洲生物信息学中心)提供基于IPD-IMGT/HLA(IMGT国际免疫遗传学数据库)数据库的BLAST库。BLAST工具会搜索数据库中的HLA allele的核苷酸、蛋白质及相关对的序列。

HLA BLAST在线服务的链接如下:
https://www.ebi.ac.uk/Tools/services/web_ncbiblast/toolform.ebi?tool=ncbiblast&context=nucleotide&database=imgthla

1)选择数据库


选择IMGT下的IMGT/HLA (genomic)数据据,表示与HLA的基因组序列进行比对,如果需要和编码区序列进行比对,可以选择IMGT/HLA (cds)。

2)输入待比对的序列

BLAST支持简并碱基的比对,比如用R表示G或A (puRine),用A表示M表示A或C。

3)设置参数


选择blastn表示进行核苷酸序列比对,task可以用megablast也可以用blastn,其他参数可以选择默认。

4)提交任务

点击submit提交任务。

5)等待结果

一般情况下,会在10秒左右进入比对结果页面。结果页面包含相似性和显著性结果。

测试序列

CGAACTTGGCGGGTCTCAGCCCTCCTSGCCCCAGGCTCCCACTCCATGAGGTATTTCTACACCGCCATGTCCCGGCCCGG
CCGCGGGGAGCCCCGCTTCATCRCMGTGGGCTACGTGGACGACACSCAGTTCGTGMGGTTCGACAGCGACGCCRCGAGTC
CGAGRRKGGMGCCSCGGGCGCCRTGGRTRGAGCAGGAGGGGCCGGAGTATTGGGACCGGAASACACAGATCTMCAAGGCC
MASGCACAGACTGACCGAGAGAACCTGCGSAACCTGCTCGGCTACTACAACCAGAGCGAGGCCGGTGAGTGACCCCGGCC
CGGGGCGCAGGTCACGACTCCCCATCCCCCACGKACGGCCCGGGTCGCCCCGAGTCTCCGGGTCCGAGATCCGCCTCCCT
GAGGCCGCGGGACCCGCCCAGACCCTCGACCGGCGAGAGCCCCAGGCGCGTTTACCCGGTTTCATTTTCAGTTGAGGCCA
AAATCCCCGCGGGTTGGTCGGGGCGGGGCGGGGCTCGGGGGACGGGGCTGACCGCGGGGCCGGGGCCAGGGTCTCACACT
TGGCAGACGATGTATGGCTGCGACCTGGGGCCGGACGGGCGCCTCCTCCGCGGGCATAACCAGTTAGCTACGACGGCAGG

该序列的测试结果,与本地blast的结果一致。

参考:

https://www.ebi.ac.uk/ipd/imgt/hla/blast.html

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