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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#Author: Jason
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