Questa pagina spiega come analizzare le varianti con BigQuery. Una variante è una regione di un genoma che è stata identificata come diversa da un genoma di riferimento.
L'esempio seguente mostra come calcolare il rapporto tra le transizioni a trasversioni nei polimorfismi a singolo nucleotide (SNP) in ciascun cromosoma per ogni campione.
Analizzare le varianti dal set di dati Illumina Platinum Genomes
L'esempio seguente utilizza i dati del progetto Illumina Platinum Genomes. I dati si trovano nella tabella platinum_genomes_deepvariant_variants_20180823
in BigQuery.
Per analizzare le varianti nella tabella, completa i seguenti passaggi:
Vai alla pagina BigQuery nella console Google Cloud.
Fai clic su Crea query.
Copia e incolla la seguente query nell'area di testo Nuova query:
#standardSQL -- -- Compute the transition/transversion ratio per sample and reference name. -- WITH filtered_snp_calls AS ( SELECT reference_name, c.name, CONCAT(reference_bases, '->', alternate_bases[ORDINAL(1)].alt) AS mutation FROM `bigquery-public-data.human_genome_variants.platinum_genomes_deepvariant_variants_20180823` AS v, UNNEST(v.call) AS c WHERE # Only include biallelic SNPs. reference_bases IN ('A','C','G','T') AND alternate_bases[ORDINAL(1)].alt IN ('A','C','G','T') AND (ARRAY_LENGTH(alternate_bases) = 1 OR (ARRAY_LENGTH(alternate_bases) = 2 AND alternate_bases[ORDINAL(2)].alt = '<*>')) # Skip homozygous reference calls and no-calls. AND EXISTS (SELECT g FROM UNNEST(c.genotype) AS g WHERE g > 0) AND NOT EXISTS (SELECT g FROM UNNEST(c.genotype) AS g WHERE g < 0) # Include only high quality calls. AND NOT EXISTS (SELECT ft FROM UNNEST(c.filter) ft WHERE ft NOT IN ('PASS', '.')) ), mutation_type_counts AS ( SELECT reference_name, name, SUM(CAST(mutation IN ('A->G', 'G->A', 'C->T', 'T->C') AS INT64)) AS transitions, SUM(CAST(mutation IN ('A->C', 'C->A', 'G->T', 'T->G', 'A->T', 'T->A', 'C->G', 'G->C') AS INT64)) AS transversions FROM filtered_snp_calls GROUP BY reference_name, name ) SELECT reference_name, name, transitions, transversions, transitions/transversions AS titv FROM mutation_type_counts WHERE transversions > 0 ORDER BY titv DESC, name
Fai clic su Esegui query. La query restituisce la seguente risposta:
Riga reference_name nome transizioni trasversioni titv 1 chr22 NA12892 35299 15017 2,3506026503296265 2 chr22 NA12889 34091 14624 2,331167943107221 3 chr17 NA12892 67297 28885 2,3298251687727194 4 chr22 NA12878 33627 14439 2,3289008934136715 5 chr22 NA12877 34751 14956 2,3235490772933938 6 chr22 NA12891 33534 14434 2,323264514341139 7 chr17 NA12877 70600 30404 2,3220628864623074 8 chr17 NA12878 66010 28475 2,3181738366988585 9 chr17 NA12890 67242 29057 2,314141170802216 10 chr17 NA12889 69767 30189 2,311007320547219 … … … … … …
La colonna titv
mostra il rapporto di transizione alla transversione.
Passaggi successivi
- Guarda il tutorial per altri esempi su come analizzare le varianti utilizzando BigQuery.
- Scopri di più sullo schema della tabella delle varianti BigQuery.
- Analizzare le varianti in BigQuery utilizzando R, RMarkdown o JavaScript.
- Scopri come eseguire la query utilizzando R e visualizzare i risultati.