2024-06-16

看这里，三分钟教会你使用R语言msa包，让序列比对不再是难题！！

小果生信果 2024-03-17 19:00:08

欢迎大家来到小果的生信课堂！今天，我将通过介绍一款强大而便捷的R包——msa包，带领大家感受使用msa包进行多序列比对的便利。我们熟知的多序列比对算法像ClustalW、Clustal Omega和MUSCLE等，通常作为独立的命令行程序存在，未能融入我们常用的R语言和BioConductor生态系统中。然而，msa包的出现，使这一空白得到了填补，它为我们提供了在R语言环境下进行多序列比对的便捷途径。想象一下，仅在R语言的环境中，我们可以轻松操控强大的msa包，使进行多序列比对和构建系统发育树变得简单而有趣。

首先，我们将深入介绍msa包的安装和配置过程，接着，我们将学习如何准备输入数据，紧接着我们将通过实际案例演示，展示msa包在R环境中进行多序列比对以及结合其他R包构建系统发育树的威力。希望大家能够通过本次学习，掌握msa包的使用技巧，让多序列比对过程变得简单、有趣，为自己的生物信息学研究添加更多乐趣和深度！接下来，就让小果带领大家正式开启今天的学习吧！

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msa包介绍

“msa”包是一个用于生态学研究的R语言工具包，主要用于构建和分析多样性和相似性网络。它提供了一系列函数，可用于基于生态数据构建网络，以节点表示物种并使用边表示它们之间的关系。该包还包括函数，用于对网络进行统计分析和可视化，帮助研究人员理解生态系统中物种多样性和相似性模式。

msa包的安装

msa目前最新版本: 1.34.0，是由BioConductor公司提供。

安装方法如下：

if (!requireNamespace("Bioimager", quietly=TRUE)) install.packages("BiocManager")BiocManager::install("msa") # 安装测试msa包是否安装成功，输入library(msa) # 加载R包packageVersion("msa") # 查看R包的版本

显示如图，说明msa安装包已经成功安装在R语言中，并且版本为1.34.0，现在msa包现在就可以使用了，你可以开始进行多序列比对。

使用msa包进行多序列比对

为了说明msa包基本的分析流程，本文通过一个msa自带的示例文件的例子进行展示，希望同学们可以举一反三，将msa包运用到自己的生信分析中去。

让我们首先从msa包提供的其中一个示例文件中加载氨基酸序列：

mySequenceFile <- system.file("examples", "exampleAA.fasta", package="msa") #加载文件mySequences <- readAAStringSet(mySequenceFile) # 读取到变量中mySequences #显示结果

显示如下图所示，即加载成功。

既然我们已经加载了序列，那么我们就可以运行msa ( )函数进行序列比对了，默认情况下，默认参数下运行ClustalW：

myFirstAlignment <- msa(mySequences) #多序列比对

除此之外，msa还可以通过设定参数来改变序列比对方法。如下图命令所示：

msa(mySeqs, method=”ClustalW”, “ClustalOmega”, “Muscle”) # 示例文件，不用运行

myFirstAlignment # 显示多序列比对结果

显然，默认的打印函数为了紧凑的输出而缩短了比对结果长度。msa包提供的print ( )函数提供了一些自定参数，例如，分块显示整个比对结果。

print(myFirstAlignment, show="complete") # 显示完整结果

使用了show参数并将值设定为complete，会将比对结果完整打印出来，这里只展示最后一行输出内容以供参考。

msa包还提供了函数msaPrettyPrint ( )，它允许使用LATEX包的TEXshade打印美观的多序列比对结果。作为一个例子，下面的R代码创建了一个PDF文件myfirstAlignment . pdf。

msaPrettyPrint(myFirstAlignment, output="pdf", showNames="none", showLogo="none", askForOverwrite=FALSE, verbose=FALSE) # 画出美观比对图

显示如图所示，LATEX包的TEXshade需要额外安装，有需要的同学可以自行安装，此处不做赘述。

结合seqinr，ape进行系统发育树构建

文件格式转换

Class(myAlignment) # 查看数据格式

由图可知myAlignment文件格式为”msa”,构建系统发育树，需要把格式转换为seqinr包下的alignment格式

library(seqinr) # 加载seqinr包myAlignment2 <- msaConvert(myAlignment,type="seqinr::alignment") # 数据格式转换class(myAlignment2) # 查看数据格式

d <- dist.alignment(myAlignment2, "identity") # 计算比对距离library(ape) # 加载ape包hemoTree <- nj(d) # 根据计算的比对距离构建系统发育树plot(hemoTree, main="Phylogenetic Tree") # 将构建的系统发育树展示出来