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--- cog_assignment [2021/08/07 12:26] – [COG 데이터 사용 시 주의할 점] hyjeong
+++ cog_assignment [2021/08/10 12:51] (current) – [Functional classification] hyjeong
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 COG(clusters of orthologous groups)의 개요는 블로그에 포스팅한 [[http://blog.genoglobe.com/2016/11/cogclusters-of-orthologous-groups-2014.html|COG 2014년 개정판 음미하기]]를 참조하라. 개정판에 대한 논문은 2015년 초에 [[https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25428365|Nucl. Acids Res.]]에 게재되었다. 2020년 업데이트에 대한 글은 [[https://blog.genoglobe.com/2021/08/cog-2020.html|반가운 COG 2020]]에 작성하였다.
-NCBI가 공개한 COG software는 직접 COG를 만드는 것 외에도 기존의 COG 체계에 대해 query protein을 검색하여 알맞은 COG 정보를 부여하는 기능을 제공한다. 그런데 설명 파일이 다소 난해하여 한동안 쓸 생각을 하지 않고 있다가 약간의 시행착오를 거쳐서 성공에 이르렀기에 설명 자료를 남긴다. 본 페이지에서는 COG software에 포함된 Readme.2012.04.txt 파일의 **3.2 COGnitor** 섹션만을 실제 실행에 옮기면서 현실에 맞게 작성한 것이다. 나만의 COG를 만들고자 한다면 Readme 파일의 앞부분도 읽어야 한다. 참고로 이 실행 예제는 COG2014 data 디렉토리에서 실행하는 것을 전제로 한다.
+NCBI가 공개한 COG software는 직접 COG를 만드는 것 외에도 기존의 COG 체계에 대해 query protein을 검색하여 알맞은 COG 정보를 부여하는 기능을 제공한다. 그런데 설명 파일이 다소 난해하여 한동안 쓸 생각을 하지 않고 있다가 약간의 시행착오를 거쳐서 성공에 이르렀기에 설명 자료를 남긴다. 본 페이지에서는 COG software에 포함된 Readme.2012.04.txt 파일의 **3.2 COGnitor** 섹션만을 실제 실행에 옮기면서 현실에 맞게 작성한 것이다. 나만의 COG를 만들고자 한다면 '3.1. Making COGs' 섹션도 읽어야 한다. 참고로 이 실행 예제는 COG2014 data 디렉토리에서 실행하는 것을 전제로 한다.
 ===== 자료 다운로드 =====
   * [NCBI의 COG 공식 웹사이트] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/COG/
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   ...
-세번째 필드가 바로 현재의 GenBank genome data에서 protein_id로 표시되는 값이다.약간 성가시지만 이 값을 참조하면 된다.
+세번째 필드가 바로 현재의 GenBank genome data에서 protein_id로 표시되는 값이다. 약간 성가시지만 이 값을 참조하면 된다.
 {{ :protein_id.png?direct&400 |}}
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 RefSeq에서는 이 키워드로 찾지 못한다. 왜냐하면 RefSeq의 protein_id는 WP_042447374.1 형식이기 때문이다.
 COG 2020의 cog-20.fa 파일은 다음과 같은 모습이다.
   >AAM01497_1 Glutamate-1-semialdehyde aminotransferase [Methanopyrus kandleri AV19]
   MGYEDEFPESLELFKRAERVMPGGVSSPVRRFDPYPFYVERAEGSRLYTVDGHVLIDYCLAFGPLILGHAHPEVVEAVVER
+  ...
+AAM01497_1라는 protein ID 형식은 [[https://www.ncbi.nlm.nih.gov/protein/AAM01497.1/|AAM01497.1]]로 바꾸어야 할 것 같다. 왜냐하면 이것이 현재 통용되는 accession이기도 하고, 아래에 일부를 보인 cog-20.cog.csv 파일의 세 번째 컬럼에서도 그렇게 쓰이기 때문이다. Perl script를 사용하여 원본 cog-20.fa의 서열 ID 라인을 수정하여 blast DB를 만들었다.
+  MK0280,GCA_000007185.1,AAM01497.1,430,1-430,430,COG0001,COG0001,0,570.0,1.0e-200,432,3-431
+  MA_0581,GCA_000007345.1,AAM04025.1,424,1-424,424,COG0001,COG0001,0,574.0,1.0e-200,432,3-426
   ...
 ===== 사전 준비 사항 =====
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 ==== COGNITOR 실행 ====
+이 과정에서는 COGs.csv라는 파일이 필요하다. 2003-2014 버전과 2020 버전의 컬럼 수가 다르므로 COG software를 쓰려면 2020 버전 파일을 고쳐야 한다. 여기서 약간의 시행착오를 겪었다. 두 버전의 컬럼 설명이 완전히 1:1 대응하듯이 일치하지를 않아서 그야말로 '대충' 전환을 하였다.
   $ COGcognitor -i=./BLASTcogn -t=COGs.csv -q=GenQuery.p2o.csv -o=GenQuery.COG.csv
+다음은 전환용 스크립트. 작동의 완전성을 보장하지 못한다. 특히 마지막 컬럼은 2003-2014 버전의 설명에 의하면 'The membership-class field indicates the nature of the match between the sequence and the COG consensus'라 하여 0부터 3까지의 값을 갖는데, 나는 무조건 0(the domain matches the COG consensus)로 해 버렸다.
+  #!/usr/bin/perl
+  #
+  open COG2020, 'cog-20.cog.csv';
+  open OUT, '>COGs.csv';
+  while (<COG2020>) {
+      chomp;
+      my @temp = split /,/, $_;
+      if ($temp[12] =~ /^(\d+)\-(\d+)$/) {
+         ($start, $end) = ($1, $2);
+      }
+      print OUT join ',', $temp[2], $temp[1], $temp[2], $temp[3], $start, $end, $temp[6], 0 . ",\n";
+  }
 모든 것이 끝났다. **GenQuery.COG.csv**에 최종적으로 할당된 COG 정보가 수록된다. 주의할 점은 하나의 Query protein에 대하여 복수의 COG가 부여될 수 있다. 이러한 경우에는 5번째 필드인 cognitor-score를 가지고 1등을 선별해야 할 것이다.
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 ==== Functional classification ====
-COG의 각 functional class에 몇 개씩의 유전자가 분포하는지를 집계하고 싶다면 [[cogclass2018.pl|COGclass2018.pl]] 스크립트를 이용하라. 하나의 COG에 대하여 복수의 functional class가 있는 경우는 무작위로 하나만 선택한다.
+COG의 각 functional class에 몇 개씩의 유전자가 분포하는지를 집계하고 싶다면 [[cogclass2018.pl|COGclass2018.pl]] 스크립트를 이용하라. 하나의 COG에 대하여 복수의 functional class가 있는 경우는 무작위로 하나만 선택한다. 이게 최선이 아닌 줄은 알지만 어쩔 수가 없어서...
   $ COGclass2018.pl GenQuery.COG.csv.bestHit > COGclass