BWAとSAMtoolsを用いたSNPとIndel/Insertionの同定②

ずいぶんほったらかしにしいた以前のエントリーが色々問題があったので、修正版をアップします。
bwaは0.5.9を、SAMtoolsは0.1.18を用いました。
readはpaired-endで、元ファイル名をinput1とinput2としておきます。
で、作業フォルダ内に、genome, fastq, split_fastq, sai, sam, bamというフォルダを作り、genomeのfastaファイルをgenomeフォルダに、シーケンスデータ（fastqファイル）をfastqフォルダに入れて、準備完了です。

① ゲノムデータの索引（インデックス）を作る
　bwa index genome/genome.fasta

② UNIXのsplitコマンドで20,000,000行 (i.e. 5,000,000 reads) ごとにファイルを分割
　split -l 20000000 fastq/input.qf.txt split_fastq/input1_
　split -l 20000000 fastq/input.qf.txt split_fastq/input2_
（自分の環境で③のbwa alnが動く最大サイズを調べ、20,000,000行とした。）

③ fastqファイルをreferenceにアライメント
　bwa aln -t 2 genome/genome.fasta split_fastq/input1_aa > sai/input_aa.sai
　bwa aln -t 2 genome/genome.fasta split_fastq/input2_aa > sai/input_aa.sai

④ マッピングファイルであるSAMファイルの作成
　bwa sampe genome/genome.fasta sai/input1_aa.sai sai/input2_aa.sai split_fastq/input1_aa split_fastq/input2_aa > sam/input_aa
　(注: エラーが出たためbwape.cの中身を書き換えています。詳しくはコチラ)

⑤ samファイルをbamファイルに変換する
　samtools view -Sb sam/input.qf_aa.sam > bam/input_aa.bam

③-⑤までは分割した全てのファイルについて行います。

⑥ BAMファイルをひとつにまとめる
　samtools merge bam/input.bam bam/input_aa.bam input_ab.bam ........

⑦ bamファイルをsortする。
　samtools sort bam/input.bam bam/input_sort

⑧ 多型を抽出する。
　samtools mpileup -Bugf genome/genome.fasta bam/input_sort.bam | ./bcftools view -vcg - > input_raw.vcf

僕等がいた[前編]

僕らがいたの映画前編を見てきました。


原作もアニメも見たことがなかったので、個人的には良かったです。
要所要所でのセリフ回しが絶品でした。ただ、そこまでの伏線が足りずにのめりこみきれないシーンも多かったですが、そこは2時間映画なんで仕方がないですね。

で、絶対原作は面白いだろうと思って全巻読みました。

僕等がいた　１６　ミニイラスト集付き限定版 (小学館プラス・アンコミックスシリーズ)/小畑 友紀

￥750
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ほんとうに、ほんとうに良かったです。
特に高校時代までの部分は、薄汚れてしまった私の心にはまぶしすぎて、体の中から抑えていた、忘れていた、なくなったと思っていた感情が湧き上がってきて、思わず目から汗が（笑）。最近感動しなくなったなあと思っているヒト、お勧めです。

私は基本的に映画を見ないですし、漫画や小説の映画化には基本的にネガティブな意見なのですが、僕等がいたを見て少し意見が変わりました。たとえ２時間の映画では多くを伝え切れなくても、原作ファンの非難を浴びても、その結果新しくそのすばらしい原作と出会える人がいるのであれば、それはきっと素晴らしいことなのだろうと。もちろん原作の良さを殺してしまうような映画はやめて欲しいですが。

久々に純粋に感動できた一作でした。

From circuits to behavior: a bridge too far?

nature neurosienceのcommentaryが面白かったので久しぶりに投稿です。自分が何となく思っていたことをきれいにまとめてくれているレビューで、久しぶりに一気に読んでしまいました。

From circuits to behavior: a bridge too far?
Matteo Carandini
Nature Neuroscience

私も含め（て良いのか分かりませんが）、多くのneuroscientistは動物の行動を神経回路のレベルで理解したいと思っています。しかし本当に行動と回路を直接結びつけることができるのか？つまり、行動と回路の間の"ギャップ"はどれくらいあるのだろうか？この問いに対して、コンピュータを例に分かりやすく議論してくれています。

Prof. Carandiniは、やはり回路と行動は遠すぎて、中間段階が必要だと考えています。コンピュータを理解することに例えるならば、生理学者はトランジスタやチップの性質を細かく調べて、解剖学者がチップ間の配線を逐一記述して、心理学者はソフトウェアの入出力に共通の性質がないかを調べている、と置き換えられるかもしれない。そうだとすると生理学者や解剖学者がやっていることはあまりに還元主義すぎるし、心理学者が目指していることはあまりに全体論過ぎるのではないか。そうではなくて、おそらくコンピュータ言語に対応するような中間段階を見つけ出すことが重要だし、行動を理解するちょうど良い階層だろうと主張しています。

この中間段階の候補として、神経集団の活動を挙げています。このレベルで見つかってきている様々な特性（e.g. linear filtering, divisive normalism etc...）から行動を理解できる可能性があるのではないか、と。

以上はあくまでレビューの一部を私のバイアスをかけてまとめたものなので、興味がある方はぜひ原著にあたられることをお勧めします。