简介

MANTIS (Microsatellite Analysis for Normal-Tumor InStability) 是一个从成对的BAM文件中检测微卫星不稳定性的程序。为了进行分析，程序需要一个肿瘤BAM和一个匹配的正常BAM文件(使用相同的管道生成)来确定两个样本之间的不稳定性得分。推荐使用较长的读数(理想情况下，100bp或更长)，因为较短的读数不太可能完全覆盖微卫星位点，并且在质量控制过滤器失败后将被丢弃。
MANTIS 于2017年发表在Oncotarget ( Performance evaluation for rapid detection of pan-cancer microsatellite instability with MANTIS)

如果需要使用该软件，可以通过Github 进行获取。

软件使用

软件的安装

安装软件的依赖包

该软件是基于Python开发的，软件的运行需要安装下列Python库

NumPy(v1.6.2)
Pysam(v0.8.3)

使用方法

天津集群安装，conda环境调试成功
使用环境Manti （先执行命令 source activate Manti）
在模拟环境中进行分析，测试命令：


python /share/udata/liubo/Software/MANTIS-master/mantis.py -b loci.bed --genome hg19.fa -n normal.bam -t cancer.bam -o MANTIS.txt --threads 8 

# threads设置软件运行的线程数。

参考基因组和bed文件，可以使用配置未见的方式存储到配置文件中。引用配置文件使用 -cfg 参数。

1
2
3

#配置文件格式
genome = /path/to/reference/genome.fasta
bedfile = /path/to/my/loci.bed

软件原理

阅读bed文件，获得目标区域，然后根据基因组信息，把这些靶标位点比对到参考基因组上，建立索引（通过0和1）；

每次针对一个靶标区域，工具首先从normal和cancer样本比对后的bam文件中抽提覆盖这个区域的reads，然后对这些reads进行一个初步的质控过滤，其中过滤标准如下：

1.确保这些reads都达到了合格满意的序列长度,默认：35（参数：mrl）
2.每个base的平均质量值得分达到要求的最小值，默认：25（参数：mrq）
3.覆盖的整个的靶标区域。

对通过初步过滤的reads单独进行分析，检测微卫星结构的起始位点，以及总的重复次数（通过起始位点开始，匹配微卫星结构的匹配次数）

一旦确定了微卫星的repeat次数以后，对数据进行第二次的质控，

1.确定在reads序列末端前loci没有被打断。
2.确定微卫星区域中的每个base的平均质量值都比较高，且达到标准，默认：30（mlq）

针对tumor和normal文件，分别统计不同的repeat counts的reads支持数，获得每个靶标区域的结构重复的reads支持数,reads支持数过低的repeat count 会被移除，默认：3（mrr）
确定repeat counts数以后，对每个靶标区域进行质控。将重复序列长度中偏离标准值过大的repeat count数移除，默认3倍标准差（参数sd ），会进行移除。
然后针对normal和cancer，检查每个靶标的总reads数目，确保reads的数目足够获得一个统计学显著的分布，达不到标准的loci会被丢弃。默认：30（mlc）
利用最终剩下的repeat count数据，进行得分计算，获得每个样本的一个不稳定得分。计算方法每个loci单独计算，分别对normal和cancer进行标准化（利用样本在loci的总reads数，将每个repeat的reads支持数，标准化为一个分数，从而量化在两个样本在深度和覆盖度上的差异），根据标准化的reads count计算stepwise：

一旦每个区域的得分计算出来以后，所有区域的不稳定性得分的平局值就可以计算得到，从而用一个数值来反映样本的不稳定程度。（得分范围是,值越大，越不稳定，值越小越稳定）