利用filter_probes工具过滤Illumina HT-12 v4探针识别HapMap CEU SNP

资源摘要信息:"filter_probes:过滤 Illumina HT-12 v4 探针以确定 HapMap CEU SNP 的存在" 在生物信息学和基因组学研究中，基因表达微阵列是一种常用的技术，用于同时检测成千上万个基因的表达水平。Illumina HT-12 v4 是一款常用的基因表达微阵列芯片，它通过一组特定的探针来识别和量化样本中的RNA分子。然而，单核苷酸多态性（SNP）的存在可能会影响这些探针的杂交效率，进而影响基因表达数据的准确性。因此，筛选出那些受SNP影响较小的探针对于准确测量基因表达水平至关重要。 本项目提供了一个名为filter_probes的工具，用于过滤Illumina HT-12 v4探针，以确定特定人群（如HapMap CEU群体，即来自北欧的犹他州居民）中的SNP。CEU是国际人类基因组多样性计划（HapMap Project）的一个重要群体，用于研究人类遗传多样性。 在使用filter_probes之前，用户需要先克隆该工具的GitHub仓库。该工具使用Snakemake工作流管理器来执行。Snakemake是一个用于创建可重复和可扩展的生物信息学数据分析流程的工具。用户可以通过命令行调用特定参数来运行工作流。 具体操作步骤如下： 1. 克隆GitHub仓库到本地系统： ```*** ***:jdblischak/filter_probes.git ``` 2. 进入克隆好的filter_probes目录： ```bash cd filter_probes ``` 3. 按照顺序运行工作流： ```bash snakemake -s make.py ``` 若要并行运行，提高工作效率，可以使用-c和-j选项将作业提交到网格计算系统。-c选项用于指定提交作业的命令，而-j选项用于指定同时运行的最大作业数。这里的具体命令取决于用户所使用的网格计算系统。例如，如果用户使用的是Grid Engine，可以参考如下命令： ```bash snakemake -s make.py -j 30 -c "qsub -l h_vmem={params.h_vmem} -N {params.name} -V -j y -cwd -o {log}" ``` 在该示例中，用户可以指定最多同时运行30个作业，每个作业会请求一定的虚拟内存（h_vmem）并以特定的名称（name）提交给Grid Engine。参数-j y确保作业的错误输出会被记录。-cwd选项确保作业在提交命令的工作目录下执行，而-o选项用于指定日志文件的输出位置。 本项目的Python标签表明，它是一个主要使用Python编程语言开发的工具。Python在生物信息学领域内广泛用于数据分析和自动化工作流程，特别是在处理各种生物信息学文件格式和运行复杂的算法方面。 综上所述，filter_probes项目的核心是提供一个自动化流程，用于筛选那些在HapMap CEU群体中检测到SNP的Illumina HT-12 v4探针。这对于后续的基因表达分析至关重要，可以减少由SNP引起的噪音，从而提高数据分析的准确性和可靠性。用户可以通过简单的命令行操作来运行和配置该工具，使其适应不同的计算环境。