Mercurial > repos > drosofff > mir_parser
changeset 0:035df35a257e draft
planemo upload for repository https://bitbucket.org/drosofff/gedtools/
| author | drosofff |
|---|---|
| date | Mon, 29 Jun 2015 05:50:44 -0400 |
| parents | |
| children | 101fec3cba04 |
| files | MirParser.py MirParser.xml smRtools.py test-data/Dmel_r5.49_short.fa test-data/dme.gff3 test-data/input.bam test-data/latticePDF.pdf test-data/lattice_dataframe.tab test-data/output1.tab test-data/output2.tab tool_data_table_conf.xml.sample tool_dependencies.xml |
| diffstat | 12 files changed, 11933 insertions(+), 0 deletions(-) [+] |
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--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/MirParser.py Mon Jun 29 05:50:44 2015 -0400 @@ -0,0 +1,81 @@ +#!/usr/bin/env python +# python parser module for pre-mir and mature miRNAs, guided by mirbase.org GFF3 +# version 0.0.9 (1-6-2014) +# Usage MirParser.py <1:index source> <2:extraction directive> <3:output pre-mir> <4: output mature miRs> <5:mirbase GFF3> +# <6:pathToLatticeDataframe or "dummy_dataframe_path"> <7:Rcode or "dummy_plotCode"> <8:latticePDF or "dummy_latticePDF"> +# <9:10:11 filePath:FileExt:FileLabel> <.. ad lib> + +import sys, subprocess +from smRtools import * + +IndexSource = sys.argv[1] +ExtractionDirective = sys.argv[2] +if ExtractionDirective == "--do_not_extract_index": + genomeRefFormat = "fastaSource" +elif ExtractionDirective == "--extract_index": + genomeRefFormat = "bowtieIndex" +OutputPre_mirs = sys.argv[3] +OutputMature_Mirs = sys.argv[4] +GFF3_file = sys.argv[5] +lattice = sys.argv[6] +Rcode = sys.argv[7] +latticePDF = sys.argv[8] +Triplets = [sys.argv[9:][i:i+3] for i in xrange(0, len(sys.argv[9:]), 3)] +MasterListOfGenomes = {} + +for [filePath, FileExt, FileLabel] in Triplets: + print FileLabel + MasterListOfGenomes[FileLabel] = HandleSmRNAwindows (alignmentFile=filePath, alignmentFileFormat=FileExt, genomeRefFile=IndexSource, genomeRefFormat=genomeRefFormat, biosample=FileLabel) + +header = ["gene"] +for [filePath, FileExt, FileLabel] in Triplets: + header.append(FileLabel) + +hit_table = ["\t".join(header)] # table header: gene, sample1, sample2, sample3, etc. separated by tabulation + +## read GFF3 to subinstantiate +gff3 = open (GFF3_file, "r") +lattice_dataframe = [] +for line in gff3: + if line[0] == "#": continue + gff_fields = line[:-1].split("\t") + chrom = gff_fields[0] + gff_name = gff_fields[-1].split("Name=")[-1].split(";")[0] # to isolate the GFF Name + item_upstream_coordinate = int(gff_fields[3]) + item_downstream_coordinate = int(gff_fields[4]) + if gff_fields[6] == "+": + item_polarity = "forward" + else: + item_polarity = "reverse" + item_line = [gff_name] + for sample in header[1:]: + count = MasterListOfGenomes[sample].instanceDict[chrom].readcount(upstream_coord=item_upstream_coordinate, downstream_coord=item_downstream_coordinate, polarity=item_polarity) + item_line.append(str(count)) + ## subtreatement for lattice + if lattice != "dummy_dataframe_path": + if ("5p" not in gff_name) and ("3p" not in gff_name): + lattice_dataframe.append(MasterListOfGenomes[sample].instanceDict[chrom].readcoverage(upstream_coord=item_upstream_coordinate, downstream_coord=item_downstream_coordinate, windowName=gff_name+"_"+sample) ) + ## end of subtreatement for lattice + hit_table.append("\t".join(item_line) ) +gff3.close() + +Fpremirs = open (OutputPre_mirs, "w") +print >> Fpremirs, hit_table[0] +finalPreList = [ i for i in sorted(hit_table[1:]) if ("5p" not in i) and ("3p" not in i)] +print >> Fpremirs, "\n".join(finalPreList ) +Fpremirs.close() + +Fmaturemires = open (OutputMature_Mirs, "w") +print >> Fmaturemires, hit_table[0] +finalMatureList = [ i for i in sorted(hit_table[1:]) if ("5p" in i) or ("3p" in i)] +print >> Fmaturemires, "\n".join(finalMatureList ) +Fmaturemires.close() + +if lattice != "dummy_dataframe_path": + Flattice = open(lattice, "w") + print >> Flattice, "%s\t%s\t%s\t%s\t%s\t%s\t%s" % ("sample", "mir", "offset", "offsetNorm", "counts","countsNorm", "polarity") + print >> Flattice, "\n".join(lattice_dataframe) + Flattice.close() + R_command="Rscript "+ Rcode + process = subprocess.Popen(R_command.split()) + process.wait()
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/MirParser.xml Mon Jun 29 05:50:44 2015 -0400 @@ -0,0 +1,164 @@ +<tool id="MirParser" name="Parse miRNAs" version="0.9.2"> + <description>from sRbowtie aligment</description> + <requirements> + <requirement type="package" version="0.12.7">bowtie</requirement> + <requirement type="package" version="0.7.7">pysam</requirement> + <requirement type="package" version="1.9">numpy</requirement> + <requirement type="package" version="2.14">biocbasics</requirement> + </requirements> + <command interpreter="python"> + MirParser.py + #if $refGenomeSource.genomeSource == "history": + $refGenomeSource.ownFile ## index source sys.arg[1] + --do_not_extract_index ## sys.argv[2] + #else: + #silent reference= filter( lambda x: str( x[0] ) == str( $input_list.dbkey ), $__app__.tool_data_tables[ 'bowtie_indexes' ].get_fields() )[0][-1] + $reference ## sys.argv[1] + --extract_index ## sys.argv[2] + #end if + $output1 ## for pre-mirs ## sys.argv[3] + $output2 ## for mature mirs ## sys.argv[4] + $GFF3 ## sys.argv[5] + #if $plotting.plottingOption == "yes": + $lattice_dataframe ## sys.argv[6] + $plotCode ## sys.argv[7] + $latticePDF ## sys.argv[8] + #else: + "dummy_dataframe_path" ## sys.argv[6] + "dummy_plotCode" ## sys.argv[7] + "dummy_latticePDF" ## sys.argv[8] + #end if + #for $i in $refGenomeSource.input_list + $i $i.ext "$i.name" ## sys.argv[9,10,11] modulo 3 + #end for + #silent plottingoption = $plotting.plottingOption +</command> + <inputs> + <conditional name="refGenomeSource"> + <param help="Built-ins were indexed using default options" label="Will you select a reference genome from your history or use a built-in index?" name="genomeSource" type="select"> + <option value="indexed">Use a built-in index</option> + <option value="history">Use one from the history</option> + </param> + <when value="indexed"> + <param label="Select multiple alignments to parse" multiple="true" name="input_list" type="data" format="tabular,sam,bam"> + <validator message="database not set for this bowtie output. Select the database(=genome used for matching) manually, or select a reference fasta from your history." metadata_column="0" metadata_name="dbkey" table_name="bowtie_indexes" type="dataset_metadata_in_data_table" /> + </param> + </when> + <when value="history"> + <param label="Select multiple alignments to parse" multiple="true" name="input_list" type="data" format="tabular,sam,bam"/> + <param format="fasta" label="Select the fasta reference" name="ownFile" type="data" /> + </when> + </conditional> + <param label="miRbase GFF3 guide" name="GFF3" type="data" format="gff,gff3"/> + <conditional name="plotting"> + <param label="Additional miRNA coverage graphs" name="plottingOption" type="select"> + <option selected="True" value="no">no</option> + <option value="yes">yes</option> + </param> + <when value="yes"> + <param label="Display Coverage with absolute number of reads or relatively to the total number of read matching the gene or mir" name="display" type="select"> + <option selected="True" value="relative">Relative Coverage</option> + <option value="absolute">Absolute Coverage</option> + </param> + </when> + </conditional> + </inputs> + <outputs> + <data format="tabular" label="Premirs Count Lists" name="output1" /> + <data format="tabular" label="Mature Mirs Count Lists" name="output2" /> + <data format="tabular" label="Lattice Dataframe" name="lattice_dataframe"> + <filter>plotting['plottingOption'] == "yes"</filter> + </data> + <data format="pdf" label="Mir coverage" name="latticePDF"> + <filter>plotting['plottingOption'] == "yes"</filter> + </data> + </outputs> + <tests> + <test> + <param name="genomeSource" value="history"/> + <param name="ownFile" value="Dmel_r5.49_short.fa" ftype="fasta"/> + <param name="input_list" value="input.bam" ftype="bam"/> + <param name="GFF3" value="dme.gff3" ftype="gff3"/> + <param name="plottingOption" value="yes"/> + <output name="output1" file="output1.tab" ftype="tabular"/> + <output name="output2" file="output2.tab" ftype="tabular"/> + <output name="lattice_dataframe" file="lattice_dataframe.tab" ftype="tabular"/> + <output name="latticePDF" file="latticePDF.pdf" ftype="pdf"/> + </test> + </tests> + <configfiles> + <configfile name="plotCode"> + #if $plotting.plottingOption == "yes": + graph_type = "${plotting.display}" ## "relative" or "absolute" + ## Setup R error handling to go to stderr + options( show.error.messages=F, + error = function () { cat( geterrmessage(), file=stderr() ); q( "no", 1, F ) } ) + library(lattice) + coverage = read.delim("${lattice_dataframe}", header=T) + Numb_of_biosamples = length(levels(coverage\$sample)) + if (graph_type=="relative") { + graph = xyplot(countsNorm~offsetNorm | mir, data=coverage, groups=polarity, col=c("red", "blue"), type="l", lwd=1, + scales=list(x=list(cex=.5), y=list(cex=.5)), par.strip.text=list(cex=.5), strip=strip.custom(which.given=1, bg="lightblue"), layout=c(Numb_of_biosamples,15), as.table=TRUE, main="miRNA coverage maps") + } else { + graph = xyplot(counts~offset | mir, data=coverage, groups=polarity, col=c("red", "blue"), type="l", lwd=1, + scales=list(x=list(cex=.5), y=list(cex=.5)), par.strip.text=list(cex=.5), strip=strip.custom(which.given=1, bg="lightblue"), layout=c(Numb_of_biosamples,15), as.table=TRUE, main="miRNA coverage maps") + } + ## pdf output + pdf(file="${latticePDF}", paper="special", height=11.69, width=8.2677) + plot(graph, newpage = T) + dev.off() + #end if + </configfile> + </configfiles> + <help> + +**What it does** + +This tool uses a species-specific GFF3 file from mirBase_ to guide the parsing of an alignment file produced with the sRbowtie tool. + +.. _mirBase: ftp://mirbase.org/pub/mirbase/CURRENT/genomes/ + +------ + +.. class:: warningmark + +the Guide GFF3 file must be in the following format: + +2L . miRNA_primary_transcript 243035 243141 . - . ID=MI0005821;Alias=MI0005821;Name=dme-mir-965 + +2L . miRNA 243055 243076 . - . ID=MIMAT0005480;Alias=MIMAT0005480;Name=dme-miR-965-3p;Derives_from=MI0005821 + +2L . miRNA 243096 243118 . - . ID=MIMAT0020861;Alias=MIMAT0020861;Name=dme-miR-965-5p;Derives_from=MI0005821 + +2L . miRNA_primary_transcript 857542 857632 . + . ID=MI0005813;Alias=MI0005813;Name=dme-mir-375 + +2L . miRNA 857596 857617 . + . ID=MIMAT0005472;Alias=MIMAT0005472;Name=dme-miR-375-3p;Derives_from=MI0005813 + +2L . miRNA 857556 857579 . + . ID=MIMAT0020853;Alias=MIMAT0020853;Name=dme-miR-375-5p;Derives_from=MI0005813 + +2L . miRNA_primary_transcript 1831685 1831799 . - . ID=MI0011290;Alias=MI0011290;Name=dme-mir-2280 + +With name for mature miRNA (3rd column = miRNA) containing either the -3p or -5p string in the attribute Name (Name=dme-miR-965-3p, for instance) + +------ + +**Input formats** + +1. One or sereral alignment files generated with sRbowtie tool and **renamed** according to the name of the biosample (avoid spaces in biosample labels) + +.. class:: warningmark + +Alignment datasets generated with sRbowtie must be renamed according to a biosample name + +2. A GFF3 file retrieved from mirBase_ + +------ + +**Outputs** + +Two count list files for counts of reads aligned to pre-mir or mature miRNA + +A pdf of pre-mir coverages. Red coverages indicate that the mir gene is in the genomic up strand, blue coverages indicate that the mir gene is in the genomic down strand. + + </help> +</tool>
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/smRtools.py Mon Jun 29 05:50:44 2015 -0400 @@ -0,0 +1,758 @@ +#!/usr/bin/python +# version 1 7-5-2012 unification of the SmRNAwindow class + +import sys, subprocess +from collections import defaultdict +from numpy import mean, median, std +##Disable scipy import temporarily, as no working scipy on toolshed. +##from scipy import stats + +def get_fasta (index="/home/galaxy/galaxy-dist/bowtie/5.37_Dmel/5.37_Dmel"): + '''This function will return a dictionary containing fasta identifiers as keys and the + sequence as values. Index must be the path to a fasta file.''' + p = subprocess.Popen(args=["bowtie-inspect","-a", "0", index], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT) # bowtie-inspect outputs sequences on single lines + outputlines = p.stdout.readlines() + p.wait() + item_dic = {} + for line in outputlines: + if (line[0] == ">"): + try: + item_dic[current_item] = "".join(stringlist) # to dump the sequence of the previous item - try because of the keyerror of the first item + except: pass + current_item = line[1:].rstrip().split()[0] #take the first word before space because bowtie splits headers ! + item_dic[current_item] = "" + stringlist=[] + else: + stringlist.append(line.rstrip() ) + item_dic[current_item] = "".join(stringlist) # for the last item + return item_dic + +def get_fasta_headers (index): + p = subprocess.Popen(args=["bowtie-inspect","-n", index], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT) # bowtie-inspect outputs sequences on single lines + outputlines = p.stdout.readlines() + p.wait() + item_dic = {} + for line in outputlines: + header = line.rstrip().split()[0] #take the first word before space because bowtie splits headers ! + item_dic[header] = 1 + return item_dic + + +def get_file_sample (file, numberoflines): + '''import random to use this function''' + F=open(file) + fullfile = F.read().splitlines() + F.close() + if len(fullfile) < numberoflines: + return "sample size exceeds file size" + return random.sample(fullfile, numberoflines) + +def get_fasta_from_history (file): + F = open (file, "r") + item_dic = {} + for line in F: + if (line[0] == ">"): + try: + item_dic[current_item] = "".join(stringlist) # to dump the sequence of the previous item - try because of the keyerror of the first item + except: pass + current_item = line[1:-1].split()[0] #take the first word before space because bowtie splits headers ! + item_dic[current_item] = "" + stringlist=[] + else: + stringlist.append(line[:-1]) + item_dic[current_item] = "".join(stringlist) # for the last item + return item_dic + +def antipara (sequence): + antidict = {"A":"T", "T":"A", "G":"C", "C":"G", "N":"N"} + revseq = sequence[::-1] + return "".join([antidict[i] for i in revseq]) + +def RNAtranslate (sequence): + return "".join([i if i in "AGCN" else "U" for i in sequence]) +def DNAtranslate (sequence): + return "".join([i if i in "AGCN" else "T" for i in sequence]) + +def RNAfold (sequence_list): + thestring= "\n".join(sequence_list) + p = subprocess.Popen(args=["RNAfold","--noPS"], stdin= subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT) + output=p.communicate(thestring)[0] + p.wait() + output=output.split("\n") + if not output[-1]: output = output[:-1] # nasty patch to remove last empty line + buffer=[] + for line in output: + if line[0] in ["N","A","T","U","G","C"]: + buffer.append(DNAtranslate(line)) + if line[0] in ["(",".",")"]: + fields=line.split("(") + energy= fields[-1] + energy = energy[:-1] # remove the ) parenthesis + energy=float(energy) + buffer.append(str(energy)) + return dict(zip(buffer[::2], buffer[1::2])) + +def extractsubinstance (start, end, instance): + ''' Testing whether this can be an function external to the class to save memory''' + subinstance = SmRNAwindow (instance.gene, instance.sequence[start-1:end], start) + subinstance.gene = "%s %s %s" % (subinstance.gene, subinstance.windowoffset, subinstance.windowoffset + subinstance.size - 1) + upcoordinate = [i for i in range(start,end+1) if instance.readDict.has_key(i) ] + downcoordinate = [-i for i in range(start,end+1) if instance.readDict.has_key(-i) ] + for i in upcoordinate: + subinstance.readDict[i]=instance.readDict[i] + for i in downcoordinate: + subinstance.readDict[i]=instance.readDict[i] + return subinstance + +class HandleSmRNAwindows: + def __init__(self, alignmentFile="~", alignmentFileFormat="tabular", genomeRefFile="~", genomeRefFormat="bowtieIndex", biosample="undetermined", size_inf=None, size_sup=1000, norm=1.0): + self.biosample = biosample + self.alignmentFile = alignmentFile + self.alignmentFileFormat = alignmentFileFormat # can be "tabular" or "sam" + self.genomeRefFile = genomeRefFile + self.genomeRefFormat = genomeRefFormat # can be "bowtieIndex" or "fastaSource" + self.alignedReads = 0 + self.instanceDict = {} + self.size_inf=size_inf + self.size_sup=size_sup + self.norm=norm + if genomeRefFormat == "bowtieIndex": + self.itemDict = get_fasta (genomeRefFile) + elif genomeRefFormat == "fastaSource": + self.itemDict = get_fasta_from_history (genomeRefFile) + for item in self.itemDict: + self.instanceDict[item] = SmRNAwindow(item, sequence=self.itemDict[item], windowoffset=1, biosample=self.biosample, norm=self.norm) # create as many instances as there is items + self.readfile() + + def readfile (self) : + if self.alignmentFileFormat == "tabular": + F = open (self.alignmentFile, "r") + for line in F: + fields = line.split() + polarity = fields[1] + gene = fields[2] + offset = int(fields[3]) + size = len (fields[4]) + if self.size_inf: + if (size>=self.size_inf and size<= self.size_sup): + self.instanceDict[gene].addread (polarity, offset+1, size) # to correct to 1-based coordinates of SmRNAwindow + self.alignedReads += 1 + else: + self.instanceDict[gene].addread (polarity, offset+1, size) # to correct to 1-based coordinates of SmRNAwindow + self.alignedReads += 1 + F.close() + return self.instanceDict +# elif self.alignmentFileFormat == "sam": +# F = open (self.alignmentFile, "r") +# dict = {"0":"+", "16":"-"} +# for line in F: +# if line[0]=='@': +# continue +# fields = line.split() +# if fields[2] == "*": continue +# polarity = dict[fields[1]] +# gene = fields[2] +# offset = int(fields[3]) +# size = len (fields[9]) +# if self.size_inf: +# if (size>=self.size_inf and size<= self.size_sup): +# self.instanceDict[gene].addread (polarity, offset, size) +# self.alignedReads += 1 +# else: +# self.instanceDict[gene].addread (polarity, offset, size) +# self.alignedReads += 1 +# F.close() + elif self.alignmentFileFormat == "bam" or self.alignmentFileFormat == "sam": + import pysam + samfile = pysam.Samfile(self.alignmentFile) + for read in samfile: + if read.tid == -1: + continue # filter out unaligned reads + if read.is_reverse: + polarity="-" + else: + polarity="+" + gene = samfile.getrname(read.tid) + offset = read.pos + size = read.qlen + if self.size_inf: + if (size>=self.size_inf and size<= self.size_sup): + self.instanceDict[gene].addread (polarity, offset+1, size) # to correct to 1-based coordinates of SmRNAwindow + self.alignedReads += 1 + else: + self.instanceDict[gene].addread (polarity, offset+1, size) # to correct to 1-based coordinates of SmRNAwindow + self.alignedReads += 1 + return self.instanceDict + +# def size_histogram (self): +# size_dict={} +# size_dict['F']= defaultdict (int) +# size_dict['R']= defaultdict (int) +# size_dict['both'] = defaultdict (int) +# for item in self.instanceDict: +# buffer_dict_F = self.instanceDict[item].size_histogram()['F'] +# buffer_dict_R = self.instanceDict[item].size_histogram()['R'] +# for size in buffer_dict_F: +# size_dict['F'][size] += buffer_dict_F[size] +# for size in buffer_dict_R: +# size_dict['R'][size] -= buffer_dict_R[size] +# allSizeKeys = list (set (size_dict['F'].keys() + size_dict['R'].keys() ) ) +# for size in allSizeKeys: +# size_dict['both'][size] = size_dict['F'][size] + size_dict['R'][size] +# return size_dict + def size_histogram (self): # in HandleSmRNAwindows + '''refactored on 7-9-2014 to debug size_histogram tool''' + size_dict={} + size_dict['F']= defaultdict (float) + size_dict['R']= defaultdict (float) + size_dict['both'] = defaultdict (float) + for item in self.instanceDict: + buffer_dict = self.instanceDict[item].size_histogram() + for polarity in ["F", "R"]: + for size in buffer_dict[polarity]: + size_dict[polarity][size] += buffer_dict[polarity][size] + for size in buffer_dict["both"]: + size_dict["both"][size] += buffer_dict["F"][size] - buffer_dict["R"][size] + return size_dict + + def CountFeatures (self, GFF3="path/to/file"): + featureDict = defaultdict(int) + F = open (GFF3, "r") + for line in F: + if line[0] == "#": continue + fields = line[:-1].split() + chrom, feature, leftcoord, rightcoord, polarity = fields[0], fields[2], fields[3], fields[4], fields[6] + featureDict[feature] += self.instanceDict[chrom].readcount(upstream_coord=int(leftcoord), downstream_coord=int(rightcoord), polarity="both", method="destructive") + F.close() + return featureDict + +class SmRNAwindow: + + def __init__(self, gene, sequence="ATGC", windowoffset=1, biosample="Undetermined", norm=1.0): + self.biosample = biosample + self.sequence = sequence + self.gene = gene + self.windowoffset = windowoffset + self.size = len(sequence) + self.readDict = defaultdict(list) # with a {+/-offset:[size1, size2, ...], ...} + self.matchedreadsUp = 0 + self.matchedreadsDown = 0 + self.norm=norm + + def addread (self, polarity, offset, size): + '''ATTENTION ATTENTION ATTENTION''' + ''' We removed the conversion from 0 to 1 based offset, as we do this now during readparsing.''' + if polarity == "+": + self.readDict[offset].append(size) + self.matchedreadsUp += 1 + else: + self.readDict[-(offset + size -1)].append(size) + self.matchedreadsDown += 1 + return + + def barycenter (self, upstream_coord=None, downstream_coord=None): + '''refactored 24-12-2013 to save memory and introduce offset filtering see readcount method for further discussion on that + In this version, attempt to replace the dictionary structure by a list of tupple to save memory too''' + upstream_coord = upstream_coord or self.windowoffset + downstream_coord = downstream_coord or self.windowoffset+self.size-1 + window_size = downstream_coord - upstream_coord +1 + def weigthAverage (TuppleList): + weightSum = 0 + PonderWeightSum = 0 + for tuple in TuppleList: + PonderWeightSum += tuple[0] * tuple[1] + weightSum += tuple[1] + if weightSum > 0: + return PonderWeightSum / float(weightSum) + else: + return 0 + forwardTuppleList = [(k, len(self.readDict[k])) for k in self.readDict.keys() if (k > 0 and abs(k) >= upstream_coord and abs(k) <= downstream_coord)] # both forward and in the proper offset window + reverseTuppleList = [(-k, len(self.readDict[k])) for k in self.readDict.keys() if (k < 0 and abs(k) >= upstream_coord and abs(k) <= downstream_coord)] # both reverse and in the proper offset window + Fbarycenter = (weigthAverage (forwardTuppleList) - upstream_coord) / window_size + Rbarycenter = (weigthAverage (reverseTuppleList) - upstream_coord) / window_size + return Fbarycenter, Rbarycenter + + def correlation_mapper (self, reference, window_size): + '''to map correlation with a sliding window 26-2-2013''' + from scipy import stats + + if window_size > self.size: + return [] + F=open(reference, "r") + reference_forward = [] + reference_reverse = [] + for line in F: + fields=line.split() + reference_forward.append(int(float(fields[1]))) + reference_reverse.append(int(float(fields[2]))) + F.close() + local_object_forward=[] + local_object_reverse=[] + ## Dict to list for the local object + for i in range(1, self.size+1): + local_object_forward.append(len(self.readDict[i])) + local_object_reverse.append(len(self.readDict[-i])) + ## start compiling results by slides + results=[] + for coordinate in range(self.size - window_size): + local_forward=local_object_forward[coordinate:coordinate + window_size] + local_reverse=local_object_reverse[coordinate:coordinate + window_size] + if sum(local_forward) == 0 or sum(local_reverse) == 0: + continue + try: + reference_to_local_cor_forward = stats.spearmanr(local_forward, reference_forward) + reference_to_local_cor_reverse = stats.spearmanr(local_reverse, reference_reverse) + if (reference_to_local_cor_forward[0] > 0.2 or reference_to_local_cor_reverse[0]>0.2): + results.append([coordinate+1, reference_to_local_cor_forward[0], reference_to_local_cor_reverse[0]]) + except: + pass + return results + + def readcount (self, size_inf=0, size_sup=1000, upstream_coord=None, downstream_coord=None, polarity="both", method="conservative"): + '''refactored 24-12-2013 to save memory and introduce offset filtering + take a look at the defaut parameters that cannot be defined relatively to the instance are they are defined before instanciation + the trick is to pass None and then test + polarity parameter can take "both", "forward" or "reverse" as value''' + upstream_coord = upstream_coord or self.windowoffset + downstream_coord = downstream_coord or self.windowoffset+self.size-1 + if upstream_coord == 1 and downstream_coord == self.windowoffset+self.size-1 and polarity == "both": + return self.matchedreadsUp + self.matchedreadsDown + if upstream_coord == 1 and downstream_coord == self.windowoffset+self.size-1 and polarity == "forward": + return self.matchedreadsUp + if upstream_coord == 1 and downstream_coord == self.windowoffset+self.size-1 and polarity == "reverse": + return self.matchedreadsDown + n=0 + if polarity == "both": + for offset in xrange(upstream_coord, downstream_coord+1): + if self.readDict.has_key(offset): + for read in self.readDict[offset]: + if (read>=size_inf and read<= size_sup): + n += 1 + if method != "conservative": + del self.readDict[offset] ## Carefull ! precludes re-use on the self.readDict dictionary !!!!!! TEST + if self.readDict.has_key(-offset): + for read in self.readDict[-offset]: + if (read>=size_inf and read<= size_sup): + n += 1 + if method != "conservative": + del self.readDict[-offset] + return n + elif polarity == "forward": + for offset in xrange(upstream_coord, downstream_coord+1): + if self.readDict.has_key(offset): + for read in self.readDict[offset]: + if (read>=size_inf and read<= size_sup): + n += 1 + return n + elif polarity == "reverse": + for offset in xrange(upstream_coord, downstream_coord+1): + if self.readDict.has_key(-offset): + for read in self.readDict[-offset]: + if (read>=size_inf and read<= size_sup): + n += 1 + return n + + def readsizes (self): + '''return a dictionary of number of reads by size (the keys)''' + dicsize = {} + for offset in self.readDict: + for size in self.readDict[offset]: + dicsize[size] = dicsize.get(size, 0) + 1 + for offset in range (min(dicsize.keys()), max(dicsize.keys())+1): + dicsize[size] = dicsize.get(size, 0) # to fill offsets with null values + return dicsize + +# def size_histogram(self): +# norm=self.norm +# hist_dict={} +# hist_dict['F']={} +# hist_dict['R']={} +# for offset in self.readDict: +# for size in self.readDict[offset]: +# if offset < 0: +# hist_dict['R'][size] = hist_dict['R'].get(size, 0) - 1*norm +# else: +# hist_dict['F'][size] = hist_dict['F'].get(size, 0) + 1*norm +# ## patch to avoid missing graphs when parsed by R-lattice. 27-08-2014. Test and validate ! +# if not (hist_dict['F']) and (not hist_dict['R']): +# hist_dict['F'][21] = 0 +# hist_dict['R'][21] = 0 +# ## +# return hist_dict + + def size_histogram(self, minquery=None, maxquery=None): # in SmRNAwindow + '''refactored on 7-9-2014 to debug size_histogram tool''' + norm=self.norm + size_dict={} + size_dict['F']= defaultdict (float) + size_dict['R']= defaultdict (float) + size_dict['both']= defaultdict (float) + for offset in self.readDict: + for size in self.readDict[offset]: + if offset < 0: + size_dict['R'][size] = size_dict['R'][size] - 1*norm + else: + size_dict['F'][size] = size_dict['F'][size] + 1*norm + ## patch to avoid missing graphs when parsed by R-lattice. 27-08-2014. Test and validate ! + if not (size_dict['F']) and (not size_dict['R']): + size_dict['F'][21] = 0 + size_dict['R'][21] = 0 + ## + allSizeKeys = list (set (size_dict['F'].keys() + size_dict['R'].keys() ) ) + for size in allSizeKeys: + size_dict['both'][size] = size_dict['F'][size] - size_dict['R'][size] + if minquery: + for polarity in size_dict.keys(): + for size in xrange(minquery, maxquery+1): + if not size in size_dict[polarity].keys(): + size_dict[polarity][size]=0 + return size_dict + + def statsizes (self, upstream_coord=None, downstream_coord=None): + ''' migration to memory saving by specifying possible subcoordinates + see the readcount method for further discussion''' + upstream_coord = upstream_coord or self.windowoffset + downstream_coord = downstream_coord or self.windowoffset+self.size-1 + L = [] + for offset in self.readDict: + if (abs(offset) < upstream_coord or abs(offset) > downstream_coord): continue + for size in self.readDict[offset]: + L.append(size) + meansize = mean(L) + stdv = std(L) + mediansize = median(L) + return meansize, mediansize, stdv + + def foldEnergy (self, upstream_coord=None, downstream_coord=None): + ''' migration to memory saving by specifying possible subcoordinates + see the readcount method for further discussion''' + upstream_coord = upstream_coord or self.windowoffset + downstream_coord = downstream_coord or self.windowoffset+self.size-1 + Energy = RNAfold ([self.sequence[upstream_coord-1:downstream_coord] ]) + return float(Energy[self.sequence[upstream_coord-1:downstream_coord]]) + + def Ufreq (self, size_scope, upstream_coord=None, downstream_coord=None): + ''' migration to memory saving by specifying possible subcoordinates + see the readcount method for further discussion. size_scope must be an interable''' + upstream_coord = upstream_coord or self.windowoffset + downstream_coord = downstream_coord or self.windowoffset+self.size-1 + freqDic = {"A":0,"T":0,"G":0,"C":0, "N":0} + convertDic = {"A":"T","T":"A","G":"C","C":"G","N":"N"} + for offset in self.readDict: + if (abs(offset) < upstream_coord or abs(offset) > downstream_coord): continue + for size in self.readDict[offset]: + if size in size_scope: + startbase = self.sequence[abs(offset)-self.windowoffset] + if offset < 0: + startbase = convertDic[startbase] + freqDic[startbase] += 1 + base_sum = float ( sum( freqDic.values()) ) + if base_sum == 0: + return "." + else: + return freqDic["T"] / base_sum * 100 + + def Ufreq_stranded (self, size_scope, upstream_coord=None, downstream_coord=None): + ''' migration to memory saving by specifying possible subcoordinates + see the readcount method for further discussion. size_scope must be an interable + This method is similar to the Ufreq method but take strandness into account''' + upstream_coord = upstream_coord or self.windowoffset + downstream_coord = downstream_coord or self.windowoffset+self.size-1 + freqDic = {"Afor":0,"Tfor":0,"Gfor":0,"Cfor":0, "Nfor":0,"Arev":0,"Trev":0,"Grev":0,"Crev":0, "Nrev":0} + convertDic = {"A":"T","T":"A","G":"C","C":"G","N":"N"} + for offset in self.readDict: + if (abs(offset) < upstream_coord or abs(offset) > downstream_coord): continue + for size in self.readDict[offset]: + if size in size_scope: + startbase = self.sequence[abs(offset)-self.windowoffset] + if offset < 0: + startbase = convertDic[startbase] + freqDic[startbase+"rev"] += 1 + else: + freqDic[startbase+"for"] += 1 + forward_sum = float ( freqDic["Afor"]+freqDic["Tfor"]+freqDic["Gfor"]+freqDic["Cfor"]+freqDic["Nfor"]) + reverse_sum = float ( freqDic["Arev"]+freqDic["Trev"]+freqDic["Grev"]+freqDic["Crev"]+freqDic["Nrev"]) + if forward_sum == 0 and reverse_sum == 0: + return ". | ." + elif reverse_sum == 0: + return "%s | ." % (freqDic["Tfor"] / forward_sum * 100) + elif forward_sum == 0: + return ". | %s" % (freqDic["Trev"] / reverse_sum * 100) + else: + return "%s | %s" % (freqDic["Tfor"] / forward_sum * 100, freqDic["Trev"] / reverse_sum * 100) + + + def readplot (self): + norm=self.norm + readmap = {} + for offset in self.readDict.keys(): + readmap[abs(offset)] = ( len(self.readDict.get(-abs(offset),[]))*norm , len(self.readDict.get(abs(offset),[]))*norm ) + mylist = [] + for offset in sorted(readmap): + if readmap[offset][1] != 0: + mylist.append("%s\t%s\t%s\t%s" % (self.gene, offset, readmap[offset][1], "F") ) + if readmap[offset][0] != 0: + mylist.append("%s\t%s\t%s\t%s" % (self.gene, offset, -readmap[offset][0], "R") ) + ## patch to avoid missing graphs when parsed by R-lattice. 27-08-2014. Test and validate ! + if not mylist: + mylist.append("%s\t%s\t%s\t%s" % (self.gene, 1, 0, "F") ) + ### + return mylist + + def readcoverage (self, upstream_coord=None, downstream_coord=None, windowName=None): + '''Use by MirParser tool''' + upstream_coord = upstream_coord or 1 + downstream_coord = downstream_coord or self.size + windowName = windowName or "%s_%s_%s" % (self.gene, upstream_coord, downstream_coord) + forORrev_coverage = dict ([(i,0) for i in xrange(1, downstream_coord-upstream_coord+1)]) + totalforward = self.readcount(upstream_coord=upstream_coord, downstream_coord=downstream_coord, polarity="forward") + totalreverse = self.readcount(upstream_coord=upstream_coord, downstream_coord=downstream_coord, polarity="reverse") + if totalforward > totalreverse: + majorcoverage = "forward" + for offset in self.readDict.keys(): + if (offset > 0) and ((offset-upstream_coord+1) in forORrev_coverage.keys() ): + for read in self.readDict[offset]: + for i in xrange(read): + try: + forORrev_coverage[offset-upstream_coord+1+i] += 1 + except KeyError: + continue # a sense read may span over the downstream limit + else: + majorcoverage = "reverse" + for offset in self.readDict.keys(): + if (offset < 0) and (-offset-upstream_coord+1 in forORrev_coverage.keys() ): + for read in self.readDict[offset]: + for i in xrange(read): + try: + forORrev_coverage[-offset-upstream_coord-i] += 1 ## positive coordinates in the instance, with + for forward coverage and - for reverse coverage + except KeyError: + continue # an antisense read may span over the upstream limit + output_list = [] + maximum = max (forORrev_coverage.values()) or 1 + for n in sorted (forORrev_coverage): + output_list.append("%s\t%s\t%s\t%s\t%s\t%s\t%s" % (self.biosample, windowName, n, float(n)/(downstream_coord-upstream_coord+1), forORrev_coverage[n], float(forORrev_coverage[n])/maximum, majorcoverage)) + return "\n".join(output_list) + + + def signature (self, minquery, maxquery, mintarget, maxtarget, scope, zscore="no", upstream_coord=None, downstream_coord=None): + ''' migration to memory saving by specifying possible subcoordinates + see the readcount method for further discussion + scope must be a python iterable; scope define the *relative* offset range to be computed''' + upstream_coord = upstream_coord or self.windowoffset + downstream_coord = downstream_coord or self.windowoffset+self.size-1 + query_range = range (minquery, maxquery+1) + target_range = range (mintarget, maxtarget+1) + Query_table = {} + Target_table = {} + frequency_table = dict ([(i, 0) for i in scope]) + for offset in self.readDict: + if (abs(offset) < upstream_coord or abs(offset) > downstream_coord): continue + for size in self.readDict[offset]: + if size in query_range: + Query_table[offset] = Query_table.get(offset, 0) + 1 + if size in target_range: + Target_table[offset] = Target_table.get(offset, 0) + 1 + for offset in Query_table: + for i in scope: + frequency_table[i] += min(Query_table[offset], Target_table.get(-offset -i +1, 0)) + if minquery==mintarget and maxquery==maxtarget: ## added to incorporate the division by 2 in the method (26/11/2013), see signature_options.py and lattice_signature.py + frequency_table = dict([(i,frequency_table[i]/2) for i in frequency_table]) + if zscore == "yes": + z_mean = mean(frequency_table.values() ) + z_std = std(frequency_table.values() ) + if z_std == 0: + frequency_table = dict([(i,0) for i in frequency_table] ) + else: + frequency_table = dict([(i, (frequency_table[i]- z_mean)/z_std) for i in frequency_table] ) + return frequency_table + + def hannon_signature (self, minquery, maxquery, mintarget, maxtarget, scope, upstream_coord=None, downstream_coord=None): + ''' migration to memory saving by specifying possible subcoordinates see the readcount method for further discussion + note that scope must be an iterable (a list or a tuple), which specifies the relative offsets that will be computed''' + upstream_coord = upstream_coord or self.windowoffset + downstream_coord = downstream_coord or self.windowoffset+self.size-1 + query_range = range (minquery, maxquery+1) + target_range = range (mintarget, maxtarget+1) + Query_table = {} + Target_table = {} + Total_Query_Numb = 0 + general_frequency_table = dict ([(i,0) for i in scope]) + ## filtering the appropriate reads for the study + for offset in self.readDict: + if (abs(offset) < upstream_coord or abs(offset) > downstream_coord): continue + for size in self.readDict[offset]: + if size in query_range: + Query_table[offset] = Query_table.get(offset, 0) + 1 + Total_Query_Numb += 1 + if size in target_range: + Target_table[offset] = Target_table.get(offset, 0) + 1 + for offset in Query_table: + frequency_table = dict ([(i,0) for i in scope]) + number_of_targets = 0 + for i in scope: + frequency_table[i] += Query_table[offset] * Target_table.get(-offset -i +1, 0) + number_of_targets += Target_table.get(-offset -i +1, 0) + for i in scope: + try: + general_frequency_table[i] += (1. / number_of_targets / Total_Query_Numb) * frequency_table[i] + except ZeroDivisionError : + continue + return general_frequency_table + + def phasing (self, size_range, scope): + ''' to calculate autocorelation like signal - scope must be an python iterable''' + read_table = {} + total_read_number = 0 + general_frequency_table = dict ([(i, 0) for i in scope]) + ## read input filtering + for offset in self.readDict: + for size in self.readDict[offset]: + if size in size_range: + read_table[offset] = read_table.get(offset, 0) + 1 + total_read_number += 1 + ## per offset read phasing computing + for offset in read_table: + frequency_table = dict ([(i, 0) for i in scope]) # local frequency table + number_of_targets = 0 + for i in scope: + if offset > 0: + frequency_table[i] += read_table[offset] * read_table.get(offset + i, 0) + number_of_targets += read_table.get(offset + i, 0) + else: + frequency_table[i] += read_table[offset] * read_table.get(offset - i, 0) + number_of_targets += read_table.get(offset - i, 0) + ## inclusion of local frequency table in the general frequency table (all offsets average) + for i in scope: + try: + general_frequency_table[i] += (1. / number_of_targets / total_read_number) * frequency_table[i] + except ZeroDivisionError : + continue + return general_frequency_table + + + + def z_signature (self, minquery, maxquery, mintarget, maxtarget, scope): + '''Must do: from numpy import mean, std, to use this method; scope must be a python iterable and defines the relative offsets to compute''' + frequency_table = self.signature (minquery, maxquery, mintarget, maxtarget, scope) + z_table = {} + frequency_list = [frequency_table[i] for i in sorted (frequency_table)] + if std(frequency_list): + meanlist = mean(frequency_list) + stdlist = std(frequency_list) + z_list = [(i-meanlist)/stdlist for i in frequency_list] + return dict (zip (sorted(frequency_table), z_list) ) + else: + return dict (zip (sorted(frequency_table), [0 for i in frequency_table]) ) + + def percent_signature (self, minquery, maxquery, mintarget, maxtarget, scope): + frequency_table = self.signature (minquery, maxquery, mintarget, maxtarget, scope) + total = float(sum ([self.readsizes().get(i,0) for i in set(range(minquery,maxquery)+range(mintarget,maxtarget))]) ) + if total == 0: + return dict( [(i,0) for i in scope]) + return dict( [(i, frequency_table[i]/total*100) for i in scope]) + + def pairer (self, overlap, minquery, maxquery, mintarget, maxtarget): + queryhash = defaultdict(list) + targethash = defaultdict(list) + query_range = range (int(minquery), int(maxquery)+1) + target_range = range (int(mintarget), int(maxtarget)+1) + paired_sequences = [] + for offset in self.readDict: # selection of data + for size in self.readDict[offset]: + if size in query_range: + queryhash[offset].append(size) + if size in target_range: + targethash[offset].append(size) + for offset in queryhash: + if offset >= 0: matched_offset = -offset - overlap + 1 + else: matched_offset = -offset - overlap + 1 + if targethash[matched_offset]: + paired = min ( len(queryhash[offset]), len(targethash[matched_offset]) ) + if offset >= 0: + for i in range (paired): + paired_sequences.append("+%s" % RNAtranslate ( self.sequence[offset:offset+queryhash[offset][i]]) ) + paired_sequences.append("-%s" % RNAtranslate (antipara (self.sequence[-matched_offset-targethash[matched_offset][i]+1:-matched_offset+1]) ) ) + if offset < 0: + for i in range (paired): + paired_sequences.append("-%s" % RNAtranslate (antipara (self.sequence[-offset-queryhash[offset][i]+1:-offset+1]) ) ) + paired_sequences.append("+%s" % RNAtranslate (self.sequence[matched_offset:matched_offset+targethash[matched_offset][i]] ) ) + return paired_sequences + + def pairable (self, overlap, minquery, maxquery, mintarget, maxtarget): + queryhash = defaultdict(list) + targethash = defaultdict(list) + query_range = range (int(minquery), int(maxquery)+1) + target_range = range (int(mintarget), int(maxtarget)+1) + paired_sequences = [] + + for offset in self.readDict: # selection of data + for size in self.readDict[offset]: + if size in query_range: + queryhash[offset].append(size) + if size in target_range: + targethash[offset].append(size) + + for offset in queryhash: + matched_offset = -offset - overlap + 1 + if targethash[matched_offset]: + if offset >= 0: + for i in queryhash[offset]: + paired_sequences.append("+%s" % RNAtranslate (self.sequence[offset:offset+i]) ) + for i in targethash[matched_offset]: + paired_sequences.append( "-%s" % RNAtranslate (antipara (self.sequence[-matched_offset-i+1:-matched_offset+1]) ) ) + if offset < 0: + for i in queryhash[offset]: + paired_sequences.append("-%s" % RNAtranslate (antipara (self.sequence[-offset-i+1:-offset+1]) ) ) + for i in targethash[matched_offset]: + paired_sequences.append("+%s" % RNAtranslate (self.sequence[matched_offset:matched_offset+i] ) ) + return paired_sequences + + def newpairable_bowtie (self, overlap, minquery, maxquery, mintarget, maxtarget): + ''' revision of pairable on 3-12-2012, with focus on the offset shift problem (bowtie is 1-based cooordinates whereas python strings are 0-based coordinates''' + queryhash = defaultdict(list) + targethash = defaultdict(list) + query_range = range (int(minquery), int(maxquery)+1) + target_range = range (int(mintarget), int(maxtarget)+1) + bowtie_output = [] + + for offset in self.readDict: # selection of data + for size in self.readDict[offset]: + if size in query_range: + queryhash[offset].append(size) + if size in target_range: + targethash[offset].append(size) + counter = 0 + for offset in queryhash: + matched_offset = -offset - overlap + 1 + if targethash[matched_offset]: + if offset >= 0: + for i in queryhash[offset]: + counter += 1 + bowtie_output.append("%s\t%s\t%s\t%s\t%s" % (counter, "+", self.gene, offset-1, self.sequence[offset-1:offset-1+i]) ) # attention a la base 1-0 de l'offset + if offset < 0: + for i in queryhash[offset]: + counter += 1 + bowtie_output.append("%s\t%s\t%s\t%s\t%s" % (counter, "-", self.gene, -offset-i, self.sequence[-offset-i:-offset])) # attention a la base 1-0 de l'offset + return bowtie_output + + +def __main__(bowtie_index_path, bowtie_output_path): + sequenceDic = get_fasta (bowtie_index_path) + objDic = {} + F = open (bowtie_output_path, "r") # F is the bowtie output taken as input + for line in F: + fields = line.split() + polarity = fields[1] + gene = fields[2] + offset = int(fields[3]) + size = len (fields[4]) + try: + objDic[gene].addread (polarity, offset, size) + except KeyError: + objDic[gene] = SmRNAwindow(gene, sequenceDic[gene]) + objDic[gene].addread (polarity, offset, size) + F.close() + for gene in objDic: + print gene, objDic[gene].pairer(19,19,23,19,23) + +if __name__ == "__main__" : __main__(sys.argv[1], sys.argv[2])
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/test-data/Dmel_r5.49_short.fa Mon Jun 29 05:50:44 2015 -0400 @@ -0,0 +1,10533 @@ +>2LHet <unknown description> +TTCATCTTTCGTCTTTATGAAAAACACAAACATGTATCTCGATTTGTCATCTACGAAGGT +GACAAAATAGCGTGCACCTCCAACAGACGTCGTTTGTATTGGACCACAGATGTCACTATG +CACAGTACTTCATTTGTGCGATTTCCAGAGGCTTTTGGGAAACCCTTTACACATATCTTG +CTCTTTGCGCAACTCAAACAGTCATTTTCTTTTGCGCCACTTAAATATTTTTTCTTACTG +AGTACCATTTCTTGTTTGATCATTTTGTTCAAGCTTGCAAAGTTTAAATGACCGAATCTC +TGGTGGCACTTTCTTATTAAATTTGTTTTTAAAAAAAGTCATTAAAAGTTTTTAAAAATC +GATCTCTCACCGCACAAATGAGCCGATGCTCCCGAATCAAGGCACCACATATTTTTTGGC +AATTCGCCAAGCTGTACAGTTGAACAGAGCACAGAGAATGGATTTCTCGGTATTTAAGTT +TTCGCTCTCTCTATGTTCTCCTTTCCTTTGCCTAAAGTTTACAGCTTTGTGGCCGCTGCG +ACCACAGATCCAACTAAATTAGCTGTTCTTTTCCCGTTAATCAGTTGCTGATTATTTACT +TGCACACTCTTCTTAATGTCACTTTTCGGTTTTTATTTCGCAGACCGAATTCCAAATGCA +CCTTGTTCGCTTTTTGCAGAATGTTCTTCATTTGTCATACGCCTTTGCCCTTCCTCTTGT +ACATTTTTAATGTGGGCAACTCATTGCGCGATTCTATTGCAACTACGAAACTTTCAAACG 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--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/test-data/lattice_dataframe.tab Mon Jun 29 05:50:44 2015 -0400 @@ -0,0 +1,338 @@ +sample mir offset offsetNorm counts countsNorm polarity +input.bam dme-mir-2490_input.bam 1 0.0133333333333 0 0.0 reverse +input.bam dme-mir-2490_input.bam 2 0.0266666666667 0 0.0 reverse +input.bam dme-mir-2490_input.bam 3 0.04 0 0.0 reverse +input.bam dme-mir-2490_input.bam 4 0.0533333333333 0 0.0 reverse +input.bam dme-mir-2490_input.bam 5 0.0666666666667 0 0.0 reverse +input.bam dme-mir-2490_input.bam 6 0.08 0 0.0 reverse +input.bam dme-mir-2490_input.bam 7 0.0933333333333 0 0.0 reverse +input.bam dme-mir-2490_input.bam 8 0.106666666667 0 0.0 reverse +input.bam dme-mir-2490_input.bam 9 0.12 0 0.0 reverse +input.bam dme-mir-2490_input.bam 10 0.133333333333 0 0.0 reverse +input.bam dme-mir-2490_input.bam 11 0.146666666667 0 0.0 reverse +input.bam dme-mir-2490_input.bam 12 0.16 0 0.0 reverse +input.bam dme-mir-2490_input.bam 13 0.173333333333 0 0.0 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