nfcore/coproid

nf-core/coproid Docker镜像

镜像概述和主要用途

nf-core/coproid Docker镜像是一个用于粪化石（Coprolite）和古粪便（Paleofeces）宿主识别的可重复分析流程。该流程通过结合内源性古DNA分析与基于微生物组分类组成的机器学习预测，帮助确定Illumina测序样本的"真正制造者"。镜像基于Nextflow工作流构建，确保跨计算架构的可移植性和结果的高度可重复性。

核心功能和特性

1. 宿主DNA分析
   对测序 reads 进行比较映射，针对2-3个目标基因组（genome1、genome2、可选genome3）计算宿主DNA物种比例（NormalizedRatio）。

2. 微生物组机器学习预测
   执行宏基因组分类分析，将获得的分类谱与目标物种的现代参考样本比较，通过机器学习（Sourcepredict）基于微生物组组成估计宿主来源（prop_microbiome）。

3. 整合预测
   结合宿主DNA比例与微生物组预测结果，综合判断样本的宿主来源。

4. 可重复性与便携性
   基于Nextflow构建，支持Docker/Singularity容器化运行，确保分析环境一致性和结果可重复。

使用场景和适用范围

适用于古生物学、考古学和古基因组学研究，主要用于：

• 粪化石样本的宿主物种鉴定
• 古粪便样本的来源区分（如人类与其他动物）
• 基于微生物组和内源性DNA的跨物种比较分析

使用方法和配置说明

前提条件

1. 安装 https://nf-co.re/usage/installation%EF%BC%88%E7%89%88%E6%9C%AC%E2%89%A519.10.0%EF%BC%89
2. 安装 https://docs.docker.com/engine/installation/ 或 https://www.sylabs.io/guides/3.0/user-guide/%EF%BC%88%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%AE%B9%E5%99%A8%E7%A1%AE%E4%BF%9D%E5%8F%AF%E9%87%8D%E5%A4%8D%E6%80%A7%EF%BC%89

快速测试

下载并测试最小数据集：

bash
nextflow run nf-core/coproid -profile test,<docker/singularity/conda/institute>

注：可通过 -profile institute 使用机构自定义配置（如已存在于 https://github.com/nf-core/configs#documentation%EF%BC%89

实际分析示例

bash
nextflow run maxibor/coproid \
  --genome1 'GRCh37' \          # 目标基因组1（如人类GRCh37）
  --name1 'Homo_sapiens' \      # 基因组1对应的物种名称
  --genome2 'CanFam3.1' \       # 目标基因组2（如犬CanFam3.1）
  --name2 'Canis_familiaris' \  # 基因组2对应的物种名称
  --reads '*_R{1,2}.fastq.gz' \ # 输入测序数据（双端fastq.gz文件）
  --krakendb 'path/to/minikraken_db' \ # Kraken2数据库路径
  -profile docker               # 使用Docker容器运行

注：示例假设可访问 https://nf-co.re/usage/reference_genomes 参考基因组。

主要配置参数

文档与支持

完整文档见 https://coproid.readthedocs.io%EF%BC%8C%E5%8C%85%E5%90%AB%EF%BC%9A

• 安装指南
• pipeline配置（本地安装、系统配置、参考基因组）
• 结果解读
• 故障排除

工具引用

流程整合以下工具：

• AdapterRemoval v2：适配器修剪与读段合并
• FastQC：测序质量控制
• Bowtie2：短读段比对
• Samtools：BAM文件处理
• Kraken2：宏基因组分类分析
• PMDTools： ancient DNA污染分析
• DamageProfiler：DNA损伤模式分析
• Sourcepredict：微生物组来源机器学习预测
• MultiQC：分析结果汇总报告