軟件的安裝
Python版McScan（jcvi工具包）：https://github.com/tanghaibao/jcvi
以前只有python2，現(xiàn)在已有python3版本，建議用py3。安裝可用pip：
pip install jcvi
##或開發(fā)版
pip install git+git://github.com/tanghaibao/jcvi.git
pip可能會(huì)安裝很慢。建議還是用conda，要快很多，最好新建環(huán)境。
conda install -c bioconda jcvi
這時(shí)，你已經(jīng)能使用命令，表面上安裝成功了，實(shí)際上可能還缺少很多依賴。比如last，latex，dvipng等。否則在后面運(yùn)行過程，可能遇到如下錯(cuò)誤：
##未安裝last
/bin/bash: lastdb: command not found
##未安裝latex、dvipng
RuntimeError: Failed to process string with tex because latex could not be found
只有一個(gè)個(gè)解決，有的可以直接conda（如last），有些則需要編譯，若有root權(quán)限，倒也好辦。
conda install -c bioconda last
sudo yum install -y texlive texlive-latex texlive-xetex texlive-collection-latexrecommended
sudo yum install dvipng
基因組的準(zhǔn)備
若是已知物種，直接可從公共數(shù)據(jù)庫中下載gff和cds序列，jcvi提供了下載方式：
$ python -m jcvi.apps.fetch
Usage:
python -m jcvi.apps.fetch ACTION
Available ACTIONs:
bisect | Determine the version of the accession by querying entrez
ensembl | Retrieve genomes and annotations from ensembl
entrez | Fetch records from entrez using a list of GenBank accessions
phytozome | Retrieve genomes and annotations from phytozome
phytozome9 | Retrieve genomes and annotations from phytozome version 9.0 (legacy)
sra | Retrieve files from SRA via the sra-instant FTP
比如從Phytozome下載，要提前注冊(cè)好，如下命令提示輸入賬號(hào)密碼。
python -m jcvi.apps.fetch phytozome Vvinifera,Ppersica
下載后無需解壓。
自己準(zhǔn)備的基因組數(shù)據(jù)也只需gff3和cds.fa（蛋白序列也可）。
gff3只保留染色體水平的ID，如：
grep '^chr' Vvinifera_145_Genoscope.12X.gene.gff3 > apricot.filter.gff3
gff3文件轉(zhuǎn)化bed文件時(shí)注意type和key類型對(duì)應(yīng)gff中第三列和第九列信息。type一般為mRNA，但是key注意你的gff文件是取Name還是ID。如：
python -m jcvi.formats.gff bed --type=mRNA --key=Name Vvinifera_145_Genoscope.12X.gene.gff3 -o grape.bed
python -m jcvi.formats.gff bed --type=mRNA --key=ID Ppersica_298_v2.1.gene.gff3 -o peach.bed
若后續(xù)作圖仍報(bào)錯(cuò)，可嘗試去除fasta ID中多余的描述信息（我自己不用也可跑通）。如：
# clean headers to remove description fiedls from Phytozome FASTA files.
python -m jcvi.formats.fasta format --sep="|" Vvinifera_145_cds.fa.gz grape.cds
python -m jcvi.formats.fasta format --sep="|" Ppersica_139_cds.fa.gz peach.cds
一些細(xì)節(jié)
結(jié)果文件
last比對(duì)結(jié)果，last.filtered比對(duì)過濾串聯(lián)重復(fù)和低分比對(duì)結(jié)果，anchors: 高質(zhì)量的共線性塊，lifted.anchors增加額外錨點(diǎn)的最終共線性區(qū)塊，simple簡化的anchors文件。anchors文件中每個(gè)共線性區(qū)塊以###分隔, 第一和第二列分別是兩基因組的基因ID，第三列BLAST的bit score，越大可靠性越高。調(diào)圖細(xì)節(jié)
兩個(gè)配置文件seqid（展示染色體），layout（序列位置）。
seqid文件中，基因組的染色體編號(hào)與其gff3文件一致（按大小順序?qū)?，而非gff文件染色體順序，轉(zhuǎn)化bed時(shí)軟件會(huì)排序）。如：
chr1,chr2,chr3,chr4,chr5,chr6,chr7,chr8,chr9,chr10,chr11,chr12,chr13,chr14,chr15,chr16,chr17,chr18,chr19
Pp01,Pp02,Pp03,Pp04,Pp05,Pp06,Pp07,Pp08
layout文件繪制一些選項(xiàng)，若要個(gè)性化，多多修改嘗試（尤其時(shí)三個(gè)物種比較時(shí)）。如：
# y, xstart, xend, rotation, color, label, va, bed
.6, .1, .8, 0, red, Grape, top, grape.bed
.4, .1, .8, 0, blue, Peach, bottom, peach.bed
# edges
e, 0, 1, grape.peach.anchors.simple
若要突出顯示某一共線性區(qū)塊，可以在anchors.simple文件對(duì)應(yīng)的區(qū)塊前添加g*（g代表綠色，也可以改成其他顏色，如紅色r）。
建議和示例
建議先用示例數(shù)據(jù)跑一遍，也很快。再換自己的數(shù)據(jù)，報(bào)錯(cuò)對(duì)照著尋找原因，總能解決。
示例代碼：
# 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)（輸入帳號(hào)密碼）
python -m jcvi.apps.fetch phytozome Vvinifera,Ppersica
#去掉chr以外的序列
grep '^chr' Vvinifera_145_Genoscope.12X.gene.gff3 > apricot.filter.gff3
#gff convert to bed
python -m jcvi.formats.gff bed --type=mRNA --key=Name Vvinifera_145_Genoscope.12X.gene.gff3 -o grape.bed
python -m jcvi.formats.gff bed --type=mRNA --key=Name Ppersica_298_v2.1.gene.gff3 -o peach.bed
#reformat fasta
python -m jcvi.formats.fasta format Vvinifera_145_Genoscope.12X.cds.fa.gz grape.cds
python -m jcvi.formats.fasta format Ppersica_298_v2.1.cds.fa.gz peach.cds
#identify blocks
python -m jcvi.compara.catalog ortholog grape peach --no_strip_names
#plot dotplot
python -m jcvi.graphics.dotplot grape.peach.anchors
# get synteny
python -m jcvi.compara.synteny screen --minspan=30 --simple grape.peach.anchors grape.peach.anchors.new
##prepare for seqid and layout file
# plot synteny
python -m jcvi.graphics.karyotype seqid layout
Ref：
http://m.itdecent.cn/p/a748d3a5421d
https://www.cnblogs.com/zhanmaomao/p/12525411.html
https://sr-c.github.io/2019/01/11/jcvi-MCscan/
