pegi3s/auto-pss-genome

Auto-PSS-Genome https://img.shields.io/badge/license-MIT-brightgreen](https://github.com/pegi3s/auto-pss-genome) https://img.shields.io/badge/hub-docker-blue](https://hub.docker.com/r/pegi3s/auto-pss-genome) https://img.shields.io/badge/hub-compi-blue]([***]

Auto-PSS-Genome（Automatic Positively Selected Sites Genome）是基于Compi的管道，用于通过CodeML、omegaMap和FUBAR三种方法自动识别完整基因组（含所有编码序列的FASTA文件）中的阳性选择氨基酸位点（PSS），其Docker镜像可在Docker Hub获取。

仓库地址

• https://github.com/pegi3s/auto-pss-genome
• https://hub.docker.com/r/pegi3s/auto-pss-genome
• CompiHub

核心功能

Auto-PSS-Genome通过以下步骤完成分析：

1. 使用GenomeFastScreen快速筛选可能存在PSS的基因；
2. 对无法分析的文件用CheckCDS转换为有效CDS；
3. 重新用GenomeFastScreen分析转换后的文件；
4. 用IPSSA对候选基因进行详细PSS识别。

使用场景

适用于细菌等生物的全基因组分析，可识别临床相关的氨基酸变化位点，支持科研与临床前研究场景。

配置与部署

目录结构

需创建本地项目目录（示例：auto_pss_genome_project），结构如下：

bash
auto_pss_genome_project/
├── input/          # 待分析的FASTA文件
├── global/         # 全局参考FASTA文件（可选）
├── pss-genome-fs.params  # GenomeFastScreen参数
├── ipssa-project.params  # IPSSA参数
└── check-cds.params      # CheckCDS参数

初始化目录

替换AUTO_PSS_GENOME_PD为本地路径：

bash
AUTO_PSS_GENOME_PD=/path/to/auto_pss_genome_project
mkdir ${AUTO_PSS_GENOME_PD}
docker run --user "$(id -u):$(id -g)" --rm -v ${AUTO_PSS_GENOME_PD}:/working_dir pegi3s/auto-pss-genome init-working-dir.sh /working_dir

运行管道

替换路径与并行任务数：

bash
AUTO_PSS_GENOME_PD=/path/to/auto_pss_genome_project
COMPI_NUM_TASKS=6
docker run --rm -v /tmp:/tmp -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v ${AUTO_PSS_GENOME_PD}:/working_dir pegi3s/auto-pss-genome /compi run -o --logs /working_dir/logs --num-tasks ${COMPI_NUM_TASKS} -- --host_working_dir ${AUTO_PSS_GENOME_PD} --compi_num_tasks ${COMPI_NUM_TASKS}

测试数据

可从https://github.com/pegi3s/auto-pss-genome/raw/master/resources/test-data/auto-pss-genome-m-haemophylum.zip%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E6%B5%8B%E8%AF%95%E5%8C%85%EF%BC%8C%E8%A7%A3%E5%8E%8B%E5%90%8E%E6%8C%89%E8%AF%B4%E6%98%8E%E8%BF%90%E8%A1%8C%60run.sh%60%E8%84%9A%E6%9C%AC%E3%80%82

开发者指南

需安装compi-dk工具，在项目目录执行compi-dk build即可构建镜像，名称由compi.project指定。

参考文献

• H. López-Fernández et al. (2021) On the identification of clinically relevant bacterial amino acid changes at the whole genome level using Auto-PSS-Genome. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. Volume13, pp.334–343. https://doi.org/10.1007/s***-021-00439-2