FastQC – популярный инструмент, используемый для контроля качества анализа данных высокопроизводительного секвенирования. Файлы QZA, с другой стороны, представляют собой форматы файлов, используемые QIIME 2, широко используемой биоинформатической платформой для анализа микробиома. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов анализа данных FastQC из файлов QZA, приведя попутно примеры кода.

Метод 1: использование QIIME 2 для импорта и визуализации данных FastQC
QIIME 2 предоставляет удобный способ импорта данных FastQC из файлов QZA и их визуализации с помощью встроенных инструментов. Вот пример того, как это сделать:

qiime tools import \
  --input-path your_fastqc.qza \
  --output-path fastqc_data.qzv \
  --type 'FastQCData'

qiime tools view fastqc_data.qzv

Метод 2: извлечение данных FastQC из файлов QZA с помощью Python
Если вы предпочитаете работать с Python, вы можете использовать API QIIME 2 Python для программного извлечения данных FastQC из файлов QZA. Вот пример:

from qiime2 import Artifact
# Load the QZA file
fastqc_artifact = Artifact.load('your_fastqc.qza')
# Extract the FastQC data
fastqc_data = fastqc_artifact.view(type='FastQCData')
# Access individual metrics
per_base_sequence_quality = fastqc_data['per_base_sequence_quality']
per_sequence_quality_scores = fastqc_data['per_sequence_quality_scores']
...
# Perform desired analysis or visualization

Метод 3: экспорт данных FastQC в текстовые файлы
Если вы хотите экспортировать данные FastQC из файла QZA в текстовые файлы для дальнейшего анализа или интеграции с другими инструментами, вы можете использовать следующую команду в QIIME 2:

qiime tools export \
  --input-path your_fastqc.qza \
  --output-path exported_fastqc_data

При этом будут созданы текстовые файлы, содержащие данные FastQC, к которым можно получить доступ и обработать их с помощью любого инструмента анализа текстовых данных или языка программирования.

Анализ данных FastQC из файлов QZA — важный шаг в анализе контроля качества данных высокопроизводительного секвенирования. В этой статье мы рассмотрели несколько методов выполнения этого анализа, включая использование QIIME 2 для импорта и визуализации данных FastQC, программное извлечение данных с помощью Python и экспорт данных в текстовые файлы для дальнейшего анализа. Эти методы обеспечивают гибкость и позволяют исследователям получить ценную информацию о качестве данных секвенирования.