細菌の起源予測をするFEASTについて

FEAST (Fast expectation-maximization for microbial source tracking)は、マイクロバイオームデータから起源を予測するツール。

論文はこちら。
Fast expectation-maximization for microbial source tracking (FEAST)

単離源予測だと、Rob Knight らが2013年に公開したSourceTrackerというベイズ統計を用いたツールが有名。

FEASTはRで実行するツールだが、QIIME2プラグインとしても追加可能で、本記事ではプラグイン導入の方法と実行例を示す。

インストール方法

依存関係のインストール

# QIIME2 の起動
$ source activate qiime2-{your version}

# R関連のパッケージをconda経由でインストール
$ conda install -c bioconda -c conda-forge -c r bioconductor-phyloseq r-devtools r-magrittr r-dplyr r-vgam r-tidyr r-vegan r-reshape2 r-rcpp r-rcpparmadillo r-gridextra r-ggplot2 r-ggthemes

メインスクリプトのインストール

まずは本家が出しているFEASTのスクリプトをRにてインストールする。

> devtools::install_github("cozygene/FEAST")

q2-FEAST の導入

FEAST論文著者のgithubからフォークされたFEAST_betaにQIIME2プラグインのためのスクリプトが格納されている。
そのため、FEAST_betaのgitリポジトリを自身のリポジトリとしてフォークしてからクローンする。

GitHubでリモートリポジトリをフォーク（Fork）する方法

# クローンする
$ git clone https://github.com/{your git account}/FEAST/tree/FEAST_beta

$ cd FEAST/

# ブランチの確認
$ git branch -a

# ブランチの切り替え
$ git switch FEAST_beta

Rでのインストール。

> devtools::install()

pipでのインストール。

$ pip install -e .[dev]

QIIME2の更新とコマンド確認。

# プラグイン追加後にQIIME2を更新
$ qiime dev refresh-cache
$ make test

# qiime コマンドを実行
$ qiime feast

Usage: qiime feast [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

  Description: This is a QIIME 2 plugin supporting microbial source-tracking
  through FEAST.

  Plugin website: https://github.com/cozygene/FEAST

  Getting user support: Please post to the QIIME 2 forum for help with this
  plugin: https://forum.qiime2.org

Options:
  --version    Show the version and exit.
  --citations  Show citations and exit.
  --help       Show this message and exit.

Commands:
  barplot     Visualize source-contributions with an interactive bar　plot
  microbialtracking     microbial source-tracking

入力データの説明

FEASTでは、2つのデータを入力として用いる。

系統組成のカウントテーブル
ソースとシンクが記載されたメタデータ

系統組成のカウントテーブル

今回はqzaファイルになっているFEAST/q2_feast/tutorials/data/backhed/table-multi.qzaを使用。

	ERR525698	ERR525693	ERR525688	ERR525699
taxa_1	0	5	0	20
taxa_2	15	5	0	0
taxa_3	0	13	200	0
taxa_4	4	5	0	0

ソースとシンクが記載されたメタデータ

今回は、FEAST/q2_feast/tutorials/data/backhed/metadata-multi.tsvを使用。
Envにはサンプルがどの環境から取得されたかを記載する。
SourceSinkには、どのサンプルをソースとしてどのサンプルをシンクにするかを明記する。
host_subject_idは、特定のソースとシンクごとに起源予測をしたい場合に用いる。同一番号内のソースとシンクが比較される。
これは解析に必須項目ではない。

#SampleID	Env	SourceSink	host_subject_id
#q2:types	categorical	categorical	numeric
ERR525698	Env_1	Sink	1
ERR525693	Env_2	Source	1
ERR525688	Env_3	Source	1
ERR525699	Env_4	Source	1
ERR525910	Env_1	Sink	2
ERR525909	Env_2	Source	2
ERR525908	Env_3	Source	2
ERR525911	Env_4	Source	2

テスト

以下のコマンドで入力ファイルや各種オプションを実行する。

$ qiime feast microbialtracking \
  --i-table ./table-multi.qza \
  --m-metadata-file ./metadata-multi.tsv \
  --p-environment-column Env \
  --p-source-sink-column SourceSink \
  --p-source-ids Source \
  --p-sink-ids Sink \
  --p-shared-id-column host_subject_id \
  --p-em-iterations 1000 \
  --p-different-sources \
  --o-proportions ./mixing-proportions.qza

--p-environment-column : サンプルの取得された環境名
--p-source-sink-column : ソースとシンクが記載された列名
--p-sink-ids --p-source-ids : ソースとシンクの要素名
--p-em-iterations : Expectation–maximization algorithmの試行回数
--o-proportions : 計算結果を格納するファイル名

mixing-proportions.qzaには、ソースのサンプル数 * シンクのサンプル数の行列データが格納される。
各シンクに対してソースの寄与率（0~1まで）が相対値として記載される。

可視化したいときは、おなじみのQIIME2 の棒グラフを、qiime feast barplotでq2-FEASTから実行できる。

$ qiime feast barplot \
  --i-mixing-proportions ./mixing-proportions.qza\
  --m-metadata-file ./metadata-multi.tsv \
  --o-visualization ./barplot.qzv

参考

Fast expectation-maximization for microbial source tracking (FEAST)

sourcetracker2 plugin?

FEAST QIIME 2 Plugin