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the_script_to_run_analysis_CHROMOTHRIPSIS.R
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suppressMessages(library(ShatterSeek))
suppressMessages(library(dplyr))
suppressMessages(library(readr))
suppressMessages(library(stringr))
suppressMessages(library(gridExtra))
suppressMessages(library(cowplot))
suppressMessages(library(tidyverse))
############################################################
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############################################################
# to read the DATAFRAME with SV
# to read the DATAFRAME with CNV
# to read the NAME of the SAMPLE
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############################################################
############################################################ to use the R script
# we use the R script in the following way :
# sv="${line}.manta.somatic.svs.hg38.v2.bedpe"
# cna="${line}_allelic_states.txt"
# sample="$line"
# echo $sv
# echo $cna
# echo $sample
# Rscript --vanilla \
# the_script_to_compute_chromothripsis.R \
# $sv \
# $cna \
# $sample
############################################################
############################################################
############################################################
############################################################ SV file is in BEDPE format
# the FORMAT of the SV file is :
# 1 866187 866197 7 96949165 96949165 MantaBND:0:821092:821096:0:0:0:0 , + + TRA 1 866187 7 96949166
# 1 1329165 1329174 18 45390773 45390773 MantaBND:0:1040335:1268996:0:5:0:1 , + + TRA 1 1329165 18 45390774
# 1 1613901 1613901 4 163533566 163533566 MantaBND:0:186358:186369:0:0:0:1 , + + TRA 1 1613902 4 163533567
############################################################
############################################################
############################################################
############################################################ CNV file contains the ALLELIC states
# the FORMAT of the CNV file is :
# Sample Chromosome Start End Copy_Nr_Raw CopyNr A B LOH Theta Theta_Exp n_SNPs Is_Subclonal_CN Subclonal_P_value Is_Inconsistent_State
# EA5040686 chr1 10001 8881929 2.07513 2 1 1 0 0.275862 0.254501 7787 0 0.15442 0
# EA5040686 chr1 8881930 10594318 2.16317 2 1 1 0 0.318182 0.254501 1487 1 2.18195e-05 1
# EA5040686 chr1 10594319 15950516 2.0449 2 1 1 0 0.272727 0.254501 5511 0 0.224326 0
############################################################
############################################################
############################################################
############################################################
args = commandArgs(trailingOnly=TRUE)
SV= args[1]
CNA = args[2]
SAMPLE = args[3]
############################################################
############################################################3#
SAMPLE = paste(SAMPLE, "shatterseek", sep=".")
sv.df = read.table(SV, header=F, sep="\t", stringsAsFactors=F)
cnv.df = read.table(CNA, header=T, sep="\t", stringsAsFactors=F)
############################################################
############################################################
# colnames(cnv.df)
# [1] "Sample" "Chromosome" "Start"
# [4] "End" "Copy_Nr_Raw" "CopyNr"
# [7] "A" "B" "LOH"
# [10] "Theta" "Theta_Exp" "n_SNPs"
# [13] "Is_Subclonal_CN" "Subclonal_P_value" "Is_Inconsistent_State"
############################################################
############################################################
# mainChr = c(as.character(1:22),'x','X')
mainChr = c(as.character(1:22))
sv.df = sv.df[sv.df$V1 %in% mainChr,]
sv.df = sv.df[sv.df$V4 %in% mainChr,]
# mainChr = c(as.character(1:22),'x','X')
mainChr = c(as.character(1:22))
mainChr.cnv = paste("chr",mainChr, sep="")
cnv.df = dplyr::filter(cnv.df, Chromosome %in% mainChr.cnv)
# sv.df$V1 = paste("chr", sv.df$V1, sep="")
# sv.df$V4 = paste("chr", sv.df$V4, sep="")
SV_data <- SVs(chrom1=as.character(sv.df$V1),
pos1=as.numeric(sv.df$V2),
chrom2=as.character(sv.df$V4),
pos2=as.numeric(sv.df$V5),
SVtype=as.character(sv.df$V11),
strand1=as.character(sv.df$V9),
strand2=as.character(sv.df$V10))
# to change the names of the chromosomes
cnv.df$Chr = str_replace(cnv.df$Chromosome, "chr","")
CN_data <- CNVsegs(chrom=as.character(cnv.df$Chr),
start=cnv.df$Start,
end=cnv.df$End,
total_cn=cnv.df$CopyNr)
chromothripsis <- shatterseek(
SV.sample=SV_data,
seg.sample=CN_data,
genome="hg38")
############################################################
############################################################
# str(SV_data)
# str(CN_data)
# str(chromothripsis)
chromosomes = unique(cnv.df$Chr)
length(chromosomes)
head(chromothripsis@chromSummary, 2)
columns_of_interest <- "start"
chromo_summary.df = as.data.frame(chromothripsis@chromSummary)
v
head(chromo_summary.df, 2)
dim(chromo_summary.df)
chromo_summary.df.filtered <- chromo_summary.df[complete.cases(chromo_summary.df[, columns_of_interest]), ]
head(chromo_summary.df.filtered, 2)
dim(chromo_summary.df.filtered)
chromosomes.filtered = chromo_summary.df.filtered$chrom
str(chromosomes.filtered)
chromosomes.filtered
length(chromosomes.filtered)
############################################################
############################################################
for (i in 1:length(chromosomes.filtered) ){
try(
{
chr = chromosomes.filtered[[i]]
plots_chr <- plot_chromothripsis(ShatterSeek_output = chromothripsis,
chr = chr,
sample_name=SAMPLE, genome="hg38")
plots_chr = arrangeGrob(plots_chr[[1]],
plots_chr[[2]],
plots_chr[[3]],
plots_chr[[4]],
nrow=4,ncol=1,heights=c(0.2,.4,.4,.4))
# pdf(file = paste(SAMPLE,"chromothripsis", chr, "pdf", sep="."),
# width = 8, height = 10, pointsize = 20)
# plot_grid(plots_chr)
# dev.off()
# png(filename = paste(SAMPLE,"chromothripsis", chr, "png", sep="."),
# width = 600, height = 800, units = "px", pointsize = 10)
# plot_grid(plots_chr)
# dev.off()
ggsave(plot_grid(plots_chr),
filename = paste(SAMPLE,"chromothripsis", chr, "jpeg", sep="."),
width = 40,
height = 30,
units = "cm"
)
}, silent = FALSE)
}
# chromothripsis@detail
# chromothripsis@detail$SV
# chromothripsis@detail$graph
# chromothripsis$SVinter
# chromothripsis$CNV
# str(chromothripsis)
# chromo_summary = as.data.frame(chromothripsis@chromSummary)
############################################################
############################################################
# to print the results
write.table(chromo_summary.df,
file=paste(SAMPLE,"chromothripsis.SUMMARY.txt", sep="."),
quote=FALSE, sep="\t", col.names = TRUE, row.names = FALSE)
write.table(chromo_summary.df.filtered,
file=paste(SAMPLE,"chromothripsis.SUMMARY.filtered.chromo.txt", sep="."),
quote=FALSE, sep="\t", col.names = TRUE, row.names = FALSE)
write.table(chromothripsis@detail$num.chromth,
file=paste(SAMPLE,"chromothripsis.SUMMARY.number.chromo.txt", sep="."),
quote=FALSE, sep="\t", col.names = TRUE, row.names = FALSE)
write.table(chromothripsis@detail$maxSVs,
file=paste(SAMPLE,"chromothripsis.SUMMARY.max.SV.txt", sep="."),
quote=FALSE, sep="\t", col.names = TRUE, row.names = FALSE)
cluster_size = as.data.frame(chromothripsis@detail$maxClusterSize)
write.table(cluster_size,
file=paste(SAMPLE,"chromothripsis.SUMMARY.max.Cluster.Size.txt", sep="."),
quote=FALSE, sep="\t", col.names = TRUE, row.names = FALSE)
############################################################
############################################################ tests
# i = 22
# chr = chromosomes[[i]]
# plots_chr <- plot_chromothripsis(ShatterSeek_output = chromothripsis,
# chr = chr,
# sample_name=SAMPLE, genome="hg38")
# plots_chr = arrangeGrob(plots_chr[[1]],
# plots_chr[[2]],
# plots_chr[[3]],
# plots_chr[[4]],
# nrow=4,ncol=1,heights=c(0.2,.4,.4,.4))
### pdf(file = paste(SAMPLE,"chromothripsis", chr, "pdf", sep="."),
### width = 8, height = 10, pointsize = 20)
### plot_grid(plots_chr)
### dev.off()
# png(filename = paste(SAMPLE,"chromothripsis", chr, "png", sep="."),
# width = 600, height = 800, units = "px", pointsize = 10)
# plot_grid(plots_chr)
# dev.off()
############################################################
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