Linux之速度与效率——快速数据处理利器Fastp (linux fastp)
随着互联网技术的不断发展，数据量的不断增加，数据处理的速度和效率已经成为了许多企业和组织的一个难点和痛点。为了更好地解决这一问题，很多人开始了寻找革新性的数据处理利器，其中不少人选择了Linux操作系统下的Fastp。
什么是Fastp？
Fastp是一个在Linux操作系统下使用的开源软件，它的主要功能是对大规模二代测序数据进行快速、准确的过滤、切除、修剪等预处理工作。
Fastp最初由一个中国团队研发，然后逐渐开放给全世界使用，现在已经成为了许多数据分析公司和研究机构中的标准利器。与其他数据处理工具相比，Fastp有着更快的速度、更高的效率和更精准的指令容错率，可以大大加快数据处理的速度，并减少人力投入，进而提升数据处理的效率。
Fastp的特点
1.快速和高效
Fastp具有出色的数据处理速度和高效率，可以在几秒钟之内完成对五个G的二代测序数据的预处理，而且在处理数据的过程中并不会占据太多的内存和CPU资源，可节约硬件投资和维护成本。
2.容易操作
Fastp软件可以使用简单的命令行来实现，而且还具有丰富的选项和参数，可以根据实际需求来进行不同参数的选择和设定，以对不同的数据进行不同的预处理。
3.高质量数据输出
Fastp软件在进行数据处理的过程中非常细致和精确，可以自动去除低质量碱基、切除低质量序列、切除接头（Adapter）等常见废弃数据，保留高质量数据，最终输出准确的处理结果。此外，Fastp还支持参考序列比对，可用于进行去除冗余、去除污染和过滤掉未知序列的工作。
4.灵活性和扩展性
Fastp可以很方便地结合其他软件和工具来扩展其功能，为数据处理人员提供了一种便捷的数据处理解决方案。
快速上手Fastp
如果你想要快速学会如何使用Fastp，只需简单的四个步骤：
1.按照Fastp的官方网站指示下载Fastp安装包；
2.在Linux命令行中输入Fastp命令，如果提示找不到此命令，则需先进行安装。
3.编辑Fastp的运行参数，以满足你的需求；
4.运行Fastp命令，等待数据处理完成即可。
在当今时代，数据处理的速度和效率已经成为了一个至关重要的问题，在这种背景下，Fastp作为Linux操作系统下的一款强大的数据处理利器，可以帮助用户在数据处理过程中节省时间和成本，提高数据处理效率和精度。因此，我们可以看到，Fastp无论是在数据分析公司还是科研机构中都是一个非常有用的工具，值得你去尝试。
相关问题拓展阅读：
ATAC-seq专题—生信分析流程
ATAC-seq信息分析流程主要分为以下几个部分：数据质控、序列比对、峰检测、motif分析、峰注释、富集分析，下面将对各部分内容进行展开讲解。
下机数据经过过滤去除接头含量过高或低质量的reads，得到clean reads用于后续分析。常见的trim软件有Trimmomatic、Skewer、fastp等。fastp是一款比较新的软件，使用时可以用–adapter_sequence/–adapter_sequence_r2参数传入接头序列，也可以不填这两个参数，软件会自动识别接头并进行剪切。罩肢如：
fastp \
–in1 A1_1.fq.gz \ # read1原始fq文件
–out1 A1_clean_1.fq.gz \ # read1过滤后输出的fq文件
–in2 A1_2.fq.gz \ # read2原始fq文件
–out2 A1_clean_2.fq.gz \ # read2过滤后输出的fq文件
–cut_tail \ #从3’端向5’端滑窗，如果窗口内碱基的平均质量值小于设定阈值，则剪切
–cut_tail_window_size=1 \ #窗口大小
–cut_tail_mean_quality=30 \ #cut_tail参数对应的平均质量阈值
–average_qual=30 \ #如果一条read的碱基平均质量值小于该值即会被舍弃
–length_required=20 \ #经过剪切后的reads长度如果小于该值会被舍弃
fastp软件的详细使用方法可参考：
。fastp软件对于trim结果会生成网页版的报告，可参考官网示例
和
，也可以用FastQC软件对trim前后的数据质量进行评估，FastQC软件会对单端的数据给出结果，如果是PE测序需要分别运行两次来评估read1和read2的数据质量。
如：
fastqc A1_1.fq.gz
fastqc A1_2.fq.gz
FastQC会对reads从碱基质量、接头含量、N含量、高喊闷昌重复序列等多个方面对reads质量进郑扒行评估，生成详细的网页版报告，可参考官网示例：
经过trim得到的reads可以使用BWA、bowtie2等软件进行比对。首先需要确定参考
基因组
fa文件，对fa文件建立索引。不同的软件有各自建立索引的命令，BWA软件可以参考如下方式建立索引：
bwa index genome.fa
建立好索引后即可开始比对，ATAC-seq推荐使用mem算法，输出文件经samtools排序输出bam：
bwa mem genome.fa A1_clean_1.fq.gz A1_clean_2.fq.gz
| samtools sort -O bam -T A1 > A1.bam
值得注意的是，在实验过程中质体并不能完全去除，因此会有部分reads比对到质体序列上，需要去除比对到质体上的序列，去除质体序列可以通过samtools提取，具体方法如下：首先将不含质体的染色体名称写到一个chrlist文件中，一条染色体的名称写成一行，然后执行如下命令即可得到去除质体的bam
samtools view -b A1.bam $chrlist > A1.del_MT_PT.bam
用于后续分析的reads需要时唯一比对且去重复的，bwa比对结果可以通过MAPQ值来提取唯一比对reads，可以用picard、sambamba等软件去除dup，最终得到唯一比对且去重复的bam文件。
比对后得到的bam文件可以转化为bigWig（bw）格式，通过可视化软件进行展示。deeptools软件可以实现bw格式转化和可视化展示。首先需要在linux环境中安装deeptools软件，可以用以下命令实现bam向bw格式的转换：
bamCoverage -b A1.bam -o A1.bw
此外，可以使用deeptools软件展示reads在特定区域的分布，如：
computeMatrix reference-point \ # reference-pioint表示计算一个参照点附近的reads分布，与之相对的是scale-regions，计算一个区域附近的reads分布
–referencePoint TSS \#以输入的bed文件的起始位置作为参照点
-S A1.bw \ #可以是一个或多个bw文件
-R gene.bed \ #基因组位置文件
-b\ #计算边界为参考点上游3000bp
-a\ #计算边界为参考点下游3000bp，与-b合起来就是绘制参考点上下游3000bp以内的reads分布
-o A1.matrix.mat.gz \ #输出作图数据名称
#图形绘制
plotHeatmap \
-m new_A1.matrix.mat.gz \ #上一步生成的作图数据
-out A1.pdf \ # 输出图片名称
绘图结果展示：
MACS2能够检测DNA片断的富集区域，是ATAC-seq数据call peak的主流软件。峰检出的原理如下：首先将所有的reads都向3’方向延伸插入片段长度，然后将基因组进行滑窗，计算该窗口的dynamic λ，λ的计算公式为：λlocal = λBG（λBG是指背景区域上的reads数目），然后利用
泊松分布
模型的公式计算该窗口的
显著性
P值，最后对每一个窗口的显著性P值进行FDR校正。默认校正后的P值（即qvalue）小于或者等于0.05的区域为peak区域。需要现在linux环境中安装macs2软件，然后执行以下命令：
macs2 callpeak \
-t A1.uni.dedup.bam \ #bam文件
-n A1 \ # 输出文件前缀名
–shift -100 \ #extsize的一半乘以-1
–extsize 200 \ #一般是
核小体
大小
–call-summits #检测峰顶信息
注：以上参数参考文献（Jie Wang，et.al.2023.“ATAC-Seq ysis reveals a widespread decrease of chromatin accessibility in age-related macular degeneration.”Nature Communications）
ATAC分析得到的peak是
染色质
上的开放区域，这些染色质开放区域常常预示着
转录因子
的结合，因此对peak区域进行motif分析很有意义。常见的motif分析软件有homer和MEME。以homer软件为例，首先在linux环境中安装homer，然后用以下命令进行motif分析：
findMotifsGenome.pl \
A1_peaks.bed \ #用于进行motif分析的bed文件
genome.fa \ #参考基因组fa文件
A1 \ #输出文件前缀
-size given \ #使用给定的bed区域位置进行分析，如果填-size -100,50则是用给定bed中间位置的上游100bp到下游50bp的区域进行分析
homer分析motif的原理及结果参见：
根据motif与已知转录因子的富集情况可以绘制
气泡图
，从而可以看到样本与已知转录因子的富集显著性。
差异peak代表着比较组合染色质开放性有差异的位点，ChIP-seq和ATAC-seq都可以用DiffBind进行差异分析。DiffBind通过可以通过bam文件和peak的bed文件计算出peak区域标准化的readcount，可以选择edgeR、DESeq2等模型进行差异分析。
在科研分析中我们往往需要将peak区域与基因联系起来，也就是通过对peak进行注释找到peak相关基因。常见的peak注释软件有ChIPseeker、homer、PeakAnnotator等。以ChIPseeker为例，需要在R中安装ChIPseeker包和GenomicFeatures包，然后就可以进行分析了。
library(ChIPseeker)
library(GenomicFeatures)
txdb
peakfile
peakAnno
# 用peak文件和txdb进行peak注释，这里可以通过tssRegion定义TSS区域的区间
对于peak注释的结果，也可以进行可视化展示，如：
p
通过注释得到的peak相关基因可以使用goseq、topGO等R包进行GO富集分析，用kobas进行kegg富集分析，也可以使用DAVID在线工具来完成富集分析。可以通过挑选感兴趣的GO term或pathway进一步筛选候选基因。
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