umigs/hmp-qc-humann2

HMP QC与HUMAnN2容器

本容器用于对人类微生物组项目的宏基因组序列数据进行质量控制（QC）和功能分析，分别使用http://huttenhower.sph.harvard.edu/kneaddata%E5%92%8Chttp://huttenhower.sph.harvard.edu/humann%E5%B7%A5%E5%85%B7%E3%80%82

容器中，KneadData默认运行Trimmomatic进行序列修剪，再通过http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/index.shtml%E6%AF%94%E5%AF%B9%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E5%8F%82%E8%80%83%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%EF%BC%88hg37_and_human_contamination%EF%BC%89%E5%8E%BB%E9%99%A4%E6%B1%A1%E6%9F%93%EF%BC%9BHUMAnN2%E9%BB%98%E8%AE%A4%E4%BD%BF%E7%94%A8https://github.com/biobakery/humann#download-a-translated-search-database%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E7%BF%BB%E8%AF%91%E6%90%9C%E7%B4%A2%E3%80%82

核心功能

1. 质量控制：修剪低质量序列，去除人类DNA污染。
2. 功能分析：通过HUMAnN2生成基因家族、通路丰度及覆盖度数据。
3. 多模式支持：可单独运行QC、HUMAnN2、MetaPhlan2，或同时运行QC与HUMAnN2。

使用场景

• 人类微生物组项目（HMP）数据的标准化处理。
• 宏基因组样本的功能谱分析与质量评估。
• 科研中宏基因组数据的批量处理与结果存储。

配置说明

前提条件

安装Docker

需在主机上安装Docker：

• https://docs.docker.com/windows/started
• https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/
• https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/

检查Docker是否安装：

bash
docker -v

可选：AWS CLI配置

若需将结果存储到AWS S3桶，需配置AWS CLI（需Access Key和Secret Key），参考https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-configure.html%E3%80%82

资源要求

• 内存：QC仅需300MB；HUMAnN2需20GB。
• 磁盘空间：20GB~120GB（依数据集大小而定）。

使用方法

拉取镜像

bash
docker pull docker.xuanyuan.run/umigs/hmp-qc-humann2:latest

运行容器

基础命令格式：

bash
docker run -t -v /主机路径:/容器路径 docker.xuanyuan.run/umigs/hmp-qc-humann2:latest \
  -s 样本ID \
  -r 输入源（SRA ID/文件路径/S3地址） \
  [-m {qc,humann2,both,metaphlan}] \
  [-b S3桶路径]

参数说明

• 输入选项：
  • -s：必填，样本ID（作为输出前缀）。
  • -r：逗号分隔的输入源（SRA ID、本地文件或S3地址，需成对的fastq文件）。
• 模式选项：
  • -m qc：仅运行QC；
  • -m humann2：仅运行HUMAnN2；
  • -m both：默认，同时运行QC与HUMAnN2；
  • -m metaphlan：仅运行MetaPhlan2。
• 输出选项：
  • 存储到S3：添加-b s3://桶路径及AWS凭证挂载-v $HOME/.aws/credentials:/root/.aws/credentials:ro；
  • 存储到本地：挂载输出目录-v /主机输出路径:/final_output。

示例运行

1. 从SRA下载数据，运行QC+HUMAnN2并保存到S3：

bash
docker run -t \
  -v $HOME/.aws/credentials:/root/.aws/credentials:ro \
  docker.xuanyuan.run/umigs/hmp-qc-humann2 \
  -s SRS728349 \
  -r SRR1622908,SRR1622909 \
  -m both \
  -b s3://your-bucket/path/

2. 从SRA下载数据，仅运行HUMAnN2并保存到本地：

bash
docker run -t \
  -v $HOME/docker_output:/final_output \
  docker.xuanyuan.run/umigs/hmp-qc-humann2 \
  -s SRS728349 \
  -r SRR1622908,SRR1622909 \
  -m humann2

3. 使用本地文件，运行QC+HUMAnN2并保存到本地：

bash
docker run -t \
  -v $HOME/docker_input:/input \
  -v $HOME/docker_output:/final_output \
  docker.xuanyuan.run/umigs/hmp-qc-humann2 \
  -s SRS728349 \
  -r SRR1622909_1.fastq,SRR1622909_2.fastq \
  -m both

输出文件

• QC结果：{样本ID}_kneaddata.fastq（去污染后的序列）。
• HUMAnN2结果：
  • 基因家族：{样本ID}_humann2_genefamilies.tsv；
  • 通路丰度：{样本ID}_humann2_pathabundance.tsv；
  • 通路覆盖度：{样本ID}_humann2_pathcoverage.tsv；
  • 物种列表：{样本ID}_metaphlan_bugs_list.tsv。
• 摘要统计：{样本ID}_summary_stats.txt/json（包含运行状态、MD5校验和）。

致谢

• 若使用QC功能，请引用KneadData相关文献（待更新）。
• 若使用HUMAnN2，请引用：
  Franzosa EA* et al. Species-level functional profiling of metagenomes and metatranscriptomes. Nat Methods 15:962-968 (2018).
• 若使用HMP数据，请引用HMP consortium publications：
  http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22699610
  http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22699609