RepeatModeler2.0安装及使用

RepeatModeler已更新,拥有了一些新的功能,可以识别LTR的结构
在基因组注释中第一步就是重复序列的屏蔽,目前常用的从头注释pipeline就是RepeatModeler + RepeatMasker。
RepeatModeler的依赖工具可以conda安装或者手动安装,推荐conda
1、RepeatMasker、TRF、RMblast
在正式安装RepeatModeler主程序之前,需要提前配置好其依赖的工具。
见前文(RepeatMasker的安装与使用)(https://www.jianshu.com/p/ffdbedae80fa)。

2、RECON(从头预测功能实现的核心组件)

conda install RECON    #自动配置在conda环境中

3、RepeatScout(从头预测功能实现的核心组件)

conda install RepeatScout

4、可选软件,运行LTR结构搜索必须软件,也可以不安装
LtrHarvest(是GenomeTools套件的一部分,安装genometools即可。)
MAFFT

conda install genometools-genometools
conda install -c bioconda mafft

Ltr_retriever,解压即可使用

https://github.com/oushujun/LTR_retriever/archive/master.zip
unzip LTR_retriever-master

CD-HIT和Ninja,解压后编译一下就好了

wget https://github.com/weizhongli/cdhit/archive/master.zip
unzip cdhit-master.zip && cd cdhit-master/
sudo make

wget https://github.com/TravisWheelerLab/NINJA/archive/master.zip
unzip master.zip && cd NINJA/
sudo make

5、RepeatModeler
前面的工具配置好后,源码编译RepeatModeler,和RepeatMasker安装过程很像,需要一步步指定所依赖的环境。

#RepeatModeler
wget http://www.repeatmasker.org/RepeatModeler/RepeatModeler-2.0.1.tar.gz
tar xzvf RepeatModeler-2.0.1.tar.gz
 
cd RepeatModeler-2.0.1.tar.gz
chmod -R 755 *
perl ./configure

“./configure”执行后,根据提示信息一步步来。

首先是perl环境,推荐使用/usr/bin环境下的perl,即系统perl,使用conda中的perl后面总出问题。回车继续。
RepeatModeler安装路径,默认自动指定安装路径,回车继续。
指定RepeatMasker的安装路径,回车继续。
指定RECON的安装路径,回车继续。
指定RepeatScout的安装路径,回车继续。
指定NSEG的安装路径,回车继续。
指定TRF的安装路径(这个同时也是RepeatMasker安装必需的),回车继续。

最后是序列搜索引擎(这个同时也是RepeatMasker安装必需的),例如我们这里选择2,指定RMBlast主程序所在路径,回车返回主界面后,再选择3,就完成了。
你也可以指定多种序列搜索引擎后,再选择3,不过实际运行时,一次只能选择一种序列比对方式。

这时会有提示:
这个版本的RepeatModeler可以检测LTR的结构,是否配置,可以根据需要自行选择。若需要就按y,然后根据提示选择路径完成配置。


图1

这就完成RepeatModeler的安装。

终于把一些列的环境添加完了,最后配置环境变量。

#例如,我的RepeatModeler安装路径是在“/home/my/software/RepeatModeler-open-1.0.11”
export PATH=/home/my/software/RepeatModeler-2.0.1:$PATH
 
#这时候没啥问题的话应该可以看到帮助界面了
RepeatModeler -h

使用示例:

BuildDatabase -name human human_genomic.fa
RepeatModeler -pa 4 -database human -LTRStruct 
RepeatMasker -e rmblast -lib human-families.fa -pa 4 human_genomic.fa

后续结果跟RepeatModeler1.0的结果差不多
祝大家科研顺利!!!

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