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date Tue, 01 Apr 2014 10:52:42 -0400
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children 64f5401327e8
files quality_filter.py quality_filter.xml test-data/6.maf test-data/6_quality_filter.maf tool_dependencies.xml
diffstat 5 files changed, 480 insertions(+), 0 deletions(-) [+]
line wrap: on
line diff
--- /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
+++ b/quality_filter.py	Tue Apr 01 10:52:42 2014 -0400
@@ -0,0 +1,238 @@
+#!/usr/bin/env python
+#Guruprasad Ananda
+"""
+Filter based on nucleotide quality (PHRED score).
+
+usage: %prog input out_file primary_species mask_species score mask_char mask_region mask_region_length
+"""
+
+
+from __future__ import division
+from galaxy import eggs
+import pkg_resources
+pkg_resources.require( "lrucache" )
+import numpy
+
+import sys
+import os, os.path
+from UserDict import DictMixin
+from bx.binned_array import FileBinnedArray
+from bx.bitset import *
+from bx.bitset_builders import *
+from bx.cookbook import doc_optparse
+from galaxy.tools.exception_handling import *
+import bx.align.maf
+
+class FileBinnedArrayDir( DictMixin ):
+    """
+    Adapter that makes a directory of FileBinnedArray files look like
+    a regular dict of BinnedArray objects.
+    """
+    def __init__( self, dir ):
+        self.dir = dir
+        self.cache = dict()
+    def __getitem__( self, key ):
+        value = None
+        if key in self.cache:
+            value = self.cache[key]
+        else:
+            fname = os.path.join( self.dir, "%s.qa.bqv" % key )
+            if os.path.exists( fname ):
+                value = FileBinnedArray( open( fname ) )
+                self.cache[key] = value
+        if value is None:
+            raise KeyError( "File does not exist: " + fname )
+        return value
+
+def stop_err(msg):
+    sys.stderr.write(msg)
+    sys.exit()
+
+def load_scores_ba_dir( dir ):
+    """
+    Return a dict-like object (keyed by chromosome) that returns
+    FileBinnedArray objects created from "key.ba" files in `dir`
+    """
+    return FileBinnedArrayDir( dir )
+
+def bitwise_and ( string1, string2, maskch ):
+    result = []
+    for i, ch in enumerate(string1):
+        try:
+            ch = int(ch)
+        except:
+            pass
+        if string2[i] == '-':
+            ch = 1
+        if ch and string2[i]:
+            result.append(string2[i])
+        else:
+            result.append(maskch)
+    return ''.join(result)
+
+def main():
+    # Parsing Command Line here
+    options, args = doc_optparse.parse( __doc__ )
+    
+    try:
+        #chr_col_1, start_col_1, end_col_1, strand_col_1 = parse_cols_arg( options.cols )
+        inp_file, out_file, pri_species, mask_species, qual_cutoff, mask_chr, mask_region, mask_length, loc_file = args
+        qual_cutoff = int(qual_cutoff)
+        mask_chr = int(mask_chr)
+        mask_region = int(mask_region)
+        if mask_region != 3:
+            mask_length = int(mask_length)
+        else:
+            mask_length_r = int(mask_length.split(',')[0])
+            mask_length_l = int(mask_length.split(',')[1])
+    except:
+        stop_err( "Data issue, click the pencil icon in the history item to correct the metadata attributes of the input dataset." )
+    
+    if pri_species == 'None':
+        stop_err( "No primary species selected, try again by selecting at least one primary species." )
+    if mask_species == 'None':
+        stop_err( "No mask species selected, try again by selecting at least one species to mask." )
+
+    mask_chr_count = 0
+    mask_chr_dict = {0:'#', 1:'$', 2:'^', 3:'*', 4:'?', 5:'N'}
+    mask_reg_dict = {0:'Current pos', 1:'Current+Downstream', 2:'Current+Upstream', 3:'Current+Both sides'}
+
+    #ensure dbkey is present in the twobit loc file
+    try:
+        pspecies_all = pri_species.split(',')
+        pspecies_all2 = pri_species.split(',')
+        pspecies = []
+        filepaths = []
+        for line in open(loc_file):
+            if pspecies_all2 == []:
+                break
+            if line[0:1] == "#":
+                continue
+            fields = line.split('\t')
+            try:
+                build = fields[0]
+                for i, dbkey in enumerate(pspecies_all2):
+                    if dbkey == build:
+                        pspecies.append(build)
+                        filepaths.append(fields[1])
+                        del pspecies_all2[i]
+                    else:
+                        continue
+            except:
+                pass
+    except Exception, exc:
+        stop_err( 'Initialization errorL %s' % str( exc ) )
+    
+    if len(pspecies) == 0:
+        stop_err( "Quality scores are not available for the following genome builds: %s" % ( pspecies_all2 ) )
+    if len(pspecies) < len(pspecies_all):
+        print "Quality scores are not available for the following genome builds: %s" % (pspecies_all2)
+    
+    scores_by_chrom = []
+    #Get scores for all the primary species
+    for file in filepaths:
+        scores_by_chrom.append(load_scores_ba_dir( file.strip() ))
+    
+    try:
+        maf_reader = bx.align.maf.Reader( open(inp_file, 'r') )
+        maf_writer = bx.align.maf.Writer( open(out_file,'w') )
+    except Exception, e:
+        stop_err( "Your MAF file appears to be malformed: %s" % str( e ) )
+    
+    maf_count = 0
+    for block in maf_reader:
+        status_strings = []
+        for seq in range (len(block.components)):
+            src = block.components[seq].src
+            dbkey = src.split('.')[0]
+            chr = src.split('.')[1]
+            if not (dbkey in pspecies):
+                continue
+            else:    #enter if the species is a primary species
+                index = pspecies.index(dbkey)
+                sequence = block.components[seq].text
+                s_start = block.components[seq].start
+                size = len(sequence)    #this includes the gaps too
+                status_str = '1'*size
+                status_list = list(status_str)
+                if status_strings == []:
+                    status_strings.append(status_str)
+                ind = 0
+                s_end = block.components[seq].end
+                #Get scores for the entire sequence
+                try:
+                    scores = scores_by_chrom[index][chr][s_start:s_end]
+                except:
+                    continue
+                pos = 0
+                while pos < (s_end-s_start):
+                    if sequence[ind] == '-':  #No score for GAPS
+                        ind += 1
+                        continue
+                    score = scores[pos]
+                    if score < qual_cutoff:
+                        score = 0
+                        
+                    if not(score):
+                        if mask_region == 0:    #Mask Corresponding position only
+                            status_list[ind] = '0'
+                            ind += 1
+                            pos += 1
+                        elif mask_region == 1:    #Mask Corresponding position + downstream neighbors
+                            for n in range(mask_length+1):
+                                try:
+                                    status_list[ind+n] = '0'
+                                except:
+                                    pass
+                            ind = ind + mask_length + 1
+                            pos = pos + mask_length + 1
+                        elif mask_region == 2:    #Mask Corresponding position + upstream neighbors
+                            for n in range(mask_length+1):
+                                try:
+                                    status_list[ind-n] = '0'
+                                except:
+                                    pass
+                            ind += 1
+                            pos += 1
+                        elif mask_region == 3:    #Mask Corresponding position + neighbors on both sides
+                            for n in range(-mask_length_l, mask_length_r+1):
+                                try:
+                                    status_list[ind+n] = '0'
+                                except:
+                                    pass
+                            ind = ind + mask_length_r + 1
+                            pos = pos + mask_length_r + 1
+                    else:
+                        pos += 1
+                        ind += 1
+                    
+                status_strings.append(''.join(status_list))
+        
+        if status_strings == []:    #this block has no primary species
+            continue
+        output_status_str = status_strings[0]
+        for stat in status_strings[1:]:
+            try:
+                output_status_str = bitwise_and (status_strings[0], stat, '0')
+            except Exception, e:
+                break
+            
+        for seq in range (len(block.components)):
+            src = block.components[seq].src
+            dbkey = src.split('.')[0]
+            if dbkey not in mask_species.split(','):
+                continue
+            sequence = block.components[seq].text
+            sequence = bitwise_and (output_status_str, sequence, mask_chr_dict[mask_chr])
+            block.components[seq].text = sequence
+            mask_chr_count += output_status_str.count('0')
+        maf_writer.write(block)
+        maf_count += 1
+        
+    maf_reader.close()
+    maf_writer.close()
+    print "No. of blocks = %d; No. of masked nucleotides = %s; Mask character = %s; Mask region = %s; Cutoff used = %d" % (maf_count, mask_chr_count, mask_chr_dict[mask_chr], mask_reg_dict[mask_region], qual_cutoff)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
+++ b/quality_filter.xml	Tue Apr 01 10:52:42 2014 -0400
@@ -0,0 +1,119 @@
+<tool id="qualityFilter" name="Filter nucleotides" version="1.0.1">
+  <description> based on quality scores</description>
+  <requirements>
+    <requirement type="package" version="0.7.1">bx-python</requirement>
+    <requirement type="package" version="1.7.1">numpy</requirement>
+  </requirements>
+  <command interpreter="python">
+  	quality_filter.py 
+  	$input 
+  	$out_file1 
+  	$primary_species 
+  	$mask_species 
+  	$score 
+  	$mask_char 
+  	${mask_region.region} 
+  	#if $mask_region.region == "3"
+  		${mask_region.lengthr},${mask_region.lengthl}
+  	#elif $mask_region.region == "0"
+  		1
+  	#else
+  		${mask_region.length}
+	#end if
+  	${GALAXY_DATA_INDEX_DIR}/quality_scores.loc
+  </command>
+  <inputs>
+    <param format="maf" name="input" type="data" label="Select data"/>
+    <param name="primary_species" type="select" label="Use quality scores of" display="checkboxes" multiple="true">
+      <options>
+        <filter type="data_meta" ref="input" key="species" />
+      </options>  
+    </param>
+	<param name="mask_species" type="select" label="Mask Species" display="checkboxes" multiple="true">
+      <options>
+        <filter type="data_meta" ref="input" key="species" />
+      </options>  
+	</param>
+	<param name="score" size="10" type="integer" value="20" label="Quality score cut-off" help="Cut-off value of 20 means mask all nucleotides having quality score less than or equal to 20"/>
+	<param name="mask_char" size="5" type="select" label="Mask character">
+      <option value="0" selected="true">#</option>
+      <option value="1">$</option>
+      <option value="2">^</option>
+      <option value="3">*</option>
+      <option value="4">?</option>
+      <option value="5">N</option>
+    </param>
+	<conditional name="mask_region">
+      <param name="region" type="select" label="Mask region">
+        <option value="0" selected="true">Only the corresponding nucleotide </option>
+        <option value="1">Corresponding column + right-side neighbors</option>
+        <option value="2">Corresponding column + left-side neighbors</option>
+        <option value="3">Corresponding column + neighbors on both sides</option>
+      </param>
+      <when value="0">
+      </when>
+      <when value="1">
+        <param name="length" size="10" type="integer" value="2" label="Number of right-side neighbors"/>
+      </when>
+      <when value="2">
+        <param name="length" size="10" type="integer" value="2" label="Number of left-side neighbors"/>
+      </when>
+      <when value="3">
+        <param name="lengthr" size="10" type="integer" value="2" label="Number of neighbors on right-side" />
+        <param name="lengthl" size="10" type="integer" value="2" label="Number of neighbors on left-side" />
+      </when>
+    </conditional>
+  </inputs>
+  <outputs>
+    <data format="maf" name="out_file1" metadata_source="input"/>
+  </outputs>
+  <requirements>
+    <requirement type="python-module">numpy</requirement>
+  </requirements>
+  <tests>
+    <test>
+      <param name="input" value="6.maf"/>
+      <param name="primary_species" value="panTro2"/>
+      <param name="mask_species" value="hg18"/>
+      <param name="score" value="50"/>
+      <param name="mask_char" value="0"/>
+      <param name="region" value="0" />
+      <output name="out_file1" file="6_quality_filter.maf"/>
+    </test>
+  </tests>
+ <help> 
+
+.. class:: infomark
+
+**What it does**
+
+This tool takes a MAF file as input and filters nucleotides in every alignment block of the MAF file based on their quality/PHRED scores. 
+
+-----
+
+.. class:: warningmark
+
+**Note**
+
+Any block/s not containing the primary species (species whose quality scores is to be used), will be omitted. 
+Also, any primary species whose quality scores are not available in Galaxy will be considered as a non-primary species. This info will appear as a message in the job history panel. 
+
+-----
+
+**Example**
+
+- For the following alignment block::
+
+   a score=4050.0
+   s hg18.chrX    3719221 48 - 154913754 tattttacatttaaaataaatatgtaaatatatattttatatttaaaa 
+   s panTro2.chrX 3560945 48 - 155361357 tattttatatttaaaataaagatgtaaatatatattttatatttaaaa 
+
+- running this tool with **Primary species as panTro2**, **Mask species as hg18, panTro2**, **Quality cutoff as 20**, **Mask character as #** and **Mask region as only the corresponding position** will return::
+
+   a score=4050.0
+   s hg18.chrX    3719221 48 - 154913754 ###tttac#####a###a#atatgtaaat###tattt#####ttaaaa 
+   s panTro2.chrX 3560945 48 - 155361357 ###tttat#####a###a#agatgtaaat###tattt#####ttaaaa 
+   
+   where, the positions containing # represent panTro2 nucleotides having quality scores less than 20.
+  </help>  
+</tool>
--- /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
+++ b/test-data/6.maf	Tue Apr 01 10:52:42 2014 -0400
@@ -0,0 +1,57 @@
+##maf version=1
+a score=356676.0
+s hg18.chr1      2817 1438 + 247249719 GTCATCCCCTTCACTCCCAGCTCAGAGCCCAGGCCAGGGGCCCCCAAGAAAGGCTCTGGTGGAGAACCTGTGCATGAAGGCTGTCAACCAGTCCATAGGCAAGCCTGGCTGCCTCCAGCTGGGTCGACAGACAGGGGCTGGAGAAGGGGAGAAGAGGAAAGTGAGGTTGCCTGCCCTGTCTCCTACCTGAGGCTGAGGAAGGAGAAGGGGATGCACTGTTGGGGAGGCAGCTGTAACTCAAAGCCTTAGCCTCTGTTCCCACGAAGGCAGGGCCATCAGGCACCAAAGGGATTCTGCCAGCATAGTGCTCCTGGACCAGTGATACACCCGGCACCCTGTCCTGGACACGCTGTTGGCCTGGATCTGAGCCCTGGTGGAGGTCAAAGCCACCTTTGGTTCTGCCATTGCTGCTGTGTGGAAGTTCACTCCTGCCTTTTCCTTTCCCTAGAGCCTCCACCACCCCGAGATCACATTTCTCACTGCCTTTTGTCTGCCCAGTTTCACCAGAAGTAGGCCTCTTCCTGACAGGCAGCTGCACCACTGCCTGGCGCTGTGCCCTTCCTTTGCTCTGCCCGCTGGAGACGGTGTTTGTCATGGGCCTGGTCTGCAGGGATCCTGCTACAAAGGTGAAACCCAGGAGAGTGTGGAGTCCAGAGTGTTGCCAGGACCCAGGCACAGGCATTAGTGCCCGTTGGAGAAAACAGGGGAATCCCGAAGAAATGGTGGGTCCTGGCCATCCGTGAGATCTTCCCAGGGCAGCTCCCCTCTGTGGAATCCAATCTGTCTTCCATCCTGCGTGGCCGAGGGCCAGGCTTCTCACTGGGCCTCTGCAGGAGGCTGCCATT--TGTCCTGCCCACCTTCTTAGAAGCGAGACGGAGCAGACCCATCTGCTACTGCCCTTTCTATAATAACTAAAGTTAGCTGCCCTGGACTATTCACCCCCTAGTCTCAATTTAAGAAGATCCCCATGGCCACAGGGCCCCTGCCTGGGGGCTTGTCACCTCCCCCACCTTCTTCCTGAGTCATTCCTGCAGCCTTGCTCCCTAACCTGCCCCACAGCCTTGCCTGGATTTCTATCTCCCTGGCTTGGTGCCAGTTCCTCCAAGTCGATGGCACCTCCCTCCCTCTCAACCACTTGAGCAAACTCCAAGACATCTTCTACCCCAACACCAGCAATTGTGCCAAGGGCCATTAGGCTCTCAGCATGACTATTTTTAGAGACCCCGTGTCTGTCACTGAAACCTTTTTTGTGGGAGACTATTCCTCCCATCTGCAACAGCTGCCCCTGCTGACTGCCCTTCTCTCCTCCCTCTCATCCCAGAGAAACAGGTCAGCTGGGAGCTTCTGCCCCCACTGCCTAGGGACCAACAGGGGCAGGAGGCAGTCACTGACCCCGAGACGTTTGCATCCTGCACAGCTAGAGATCCTTTATTAAAAG 
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