ゲノムアノテーションファイル(GFF3形式)の基本操作【Python】

ゲノムアノテーションファイルとしてGFF形式やGFF形式から派生したGTF形式などがあります。ここではGFF形式の構造について説明し、Pythonによる基本操作を解説します。

動作確認環境

OS

• Windows10 + WSL (WindowsユーザーのためのPythonを用いたゲノム解析環境)

Python

• Python 3.7.6

モジュール

• BCBio-GFF 0.6.6

GFF形式のバージョンとその基本構造

GFF形式の種類

GFF形式にはいくつかのバージョンがあり、現在ではversion2 (GFF2)とversion3 (GFF3)がよく使われています。また、GFF2をもとにした規格としてGTFというものもあります(規格としてはGFF2とGTFは同一)。

ここではGFF形式のうち、特にGFF3形式を扱っていきます。

GFF3形式の構造

GFF3形式はテキスト形式で、1つの行が1つのfeature領域のアノテーションを表します。また先頭が「##」で始まる行にはメタデータ、「#」で始まる行にはコメントが記載されています。なお、NCBIによるGFF3形式では「#!」もメタデータとして扱われていますが、GFF3形式の公式規則ではなくあくまでもNCBIのローカルルールとして運用されています。

例えばGRCh38の21番染色体のゲノムアノテーションを表すGFF3形式は以下のようになります。

アノテーション部分の各行はタブ区切りで左から、

となります。該当する項目が空欄の場合は「.」で表記されます。

なお、attributesのtagは自由に設定可能ですが、大文字で始まるtagはあらかじめ予約されたtag名となっています。あらかじめ予約されたtagとしては以下のようなものがあります。

追加のtagとしては、例えばNCBIによるGFF3形式では「anticodon、description、exception、exon_number、gbkey、gene、gene_biotype、gene_synonym、locus_tag、ncrna_class、part、partial、product、protein_id、pseudo、pseudogene、start_range、end_range、transcript_id、transl_except」などが用意されています。詳細はNCBIのドキュメント(What is GFF3 format?)をご覧ください。

その他、GFF3形式の詳細については以下をご覧ください。

• Generic Feature Format Version 3 (GFF3)

サンプルで用いるGFF3形式ファイル

ここではサンプルとしてヒトのリファレンスゲノム配列(GRCh38)の21番染色体のアノテーションファイルをGFF3形式で取得しましょう。以下のEnsemblのサイトから右側の「Gene annotation」の部分の「Download GTF or GFF3 files for genes, cDNAs, ncRNA, proteins」のGFF3をクリックします。

• Homo_sapiens – Ensembl genome browser

GRCh38のアノテーションファイルのFTPサイトが表示されるので、このうち21番染色体を表す以下のFTPアドレスからダウンロードしてください。

• ftp://ftp.ensembl.org/pub/release-101/gff3/homo_sapiens/Homo_sapiens.GRCh38.101.chromosome.21.gff3.gz

ここで取得したGFF3形式のファイルはgzip形式で圧縮されているので、7-zipなどの圧縮・解凍アプリを用いて解凍しましょう。

※ Microsoft Storeに登録されているのは公式版ではありませんが、GNU LGPLのライセンスのもとでオープンソースで公開されています。

なお、リファレンスゲノム配列については以下の記事もご参照ください。

PythonでGFF3形式ファイルを扱うモジュール

GFF3形式のファイルはBCBio-GFFモジュールから扱うことができます。なお、BCBio-GFFモジュールは将来的にBiopythonのライブラリに統合される予定となっています。
(BCBio-GFFがBiopythonに統合されたら、以下の内容をアップデートします)

• Parsing GFF Files

BCBio-GFFモジュールは以下のコマンドでAnacondaからインストール可能です。(bcbio-gff – Anaconda Cloud)

conda install -c bioconda bcbiogff

また、BCBio-GFF以外にもHTSeqモジュールやその他のモジュールを用いてもGFF3形式のファイルを扱うことは可能です。

GFF3形式ファイルの構造を確認する

まずはこれから扱おうとしているGFF3形式ファイルの構造を確認しておきましょう。

GFF3形式のファイルにおける各項目の一覧とそのアノテーション数を表示します。

import pprint
from BCBio.GFF import GFFExaminer

gff_file = 'Homo_sapiens.GRCh38.101.chromosome.21.gff3'
with open(gff_file) as handle:
    examiner = GFFExaminer()
    pprint.pprint(examiner.parent_child_map(handle))

{'gff_id': {('21',): 35165},
 'gff_source': {('.',): 3463,
                ('GRCh38',): 1,
                ('ensembl',): 2247,
                ('ensembl_havana',): 7513,
                ('havana',): 19124,
                ('havana_tagene',): 2730,
                ('mirbase',): 87},
 'gff_source_type': {('.', 'biological_region'): 3463,
                     ('GRCh38', 'chromosome'): 1,

            (中略)

                     ('mirbase', 'miRNA'): 29,
                     ('mirbase', 'ncRNA_gene'): 29},
 'gff_type': {('CDS',): 7899,
              ('V_gene_segment',): 1,
              ('biological_region',): 3463,
              ('chromosome',): 1,
              ('exon',): 16982,
              ('five_prime_UTR',): 1593,
              ('gene',): 262,
              ('lnc_RNA',): 1657,
              ('mRNA',): 1002,
              ('miRNA',): 29,
              ('ncRNA',): 24,
              ('ncRNA_gene',): 425,
              ('pseudogene',): 188,
              ('pseudogenic_transcript',): 188,
              ('rRNA',): 4,
              ('snRNA',): 21,
              ('snoRNA',): 15,
              ('three_prime_UTR',): 1383,
              ('unconfirmed_transcript',): 28}}

GFF3形式のアノテーションには親子関係があるので、その親子関係を表示してみます。{親項目 : [子項目1, 子項目2, … ]}で示されています。

import pprint
from BCBio.GFF import GFFExaminer

gff_file = 'Homo_sapiens.GRCh38.101.chromosome.21.gff3'
with open(gff_file) as handle:
    examiner = GFFExaminer()
    pprint.pprint(examiner.available_limits(handle))

{('ensembl', 'lnc_RNA'): [('ensembl', 'exon')],
 ('ensembl', 'mRNA'): [('ensembl', 'CDS'),
                       ('ensembl', 'exon'),
                       ('ensembl', 'five_prime_UTR'),
                       ('ensembl', 'three_prime_UTR')],
 ('ensembl', 'ncRNA'): [('ensembl', 'exon')],
 ('ensembl', 'ncRNA_gene'): [('ensembl', 'ncRNA'),
                             ('ensembl', 'rRNA'),
                             ('ensembl', 'snRNA'),
                             ('ensembl', 'snoRNA')],


            (中略)

 ('havana_tagene', 'ncRNA_gene'): [('havana_tagene', 'lnc_RNA')],
 ('mirbase', 'miRNA'): [('mirbase', 'exon')],
 ('mirbase', 'ncRNA_gene'): [('mirbase', 'miRNA')]}

GFF3形式ファイルを読み込む

bcbio-gffモジュールではSeqRecordオブジェクトとしてGFF3形式のファイルを読み込むことができます。読み込まれたGFF3形式のデータはSeqRecordオブジェクトをアイテムとするイテレータとして格納され、1つの染色体(seqid)が1つのSeqRecordオブジェクトに対応します。

SeqRecordオブジェクトの属性とGFF3形式の項目は次のように対応します。

GFF3形式のアノテーションの本体はSeqRecordオブジェクトのfeatures属性に格納されています。このfeatures属性はSeqFeatureオブジェクトのリストであり、親子関係のあるアノテーションでは最も上位のアノテーションが抽出されて1つのアノテーションが1つのSeqFeatureオブジェクトに変換されます。それより下の階層のアノテーションは上位階層のアノテーションのsub_features属性にSeqFeatureオブジェクトとして格納されています。

SeqFeautreオブジェクトの属性とGFF3形式の項目との関係は以下のようになります。

先ほど取得したサンプルファイルを読み込んで、3番目のアノテーションを表示してみましょう。GFF.parse関数は最も上位の階層のアノテーションを取得し、取得したSeqFeatureオブジェクトはfeature領域のタイプ別に並び替えられます。

from BCBio import GFF

gff_file = 'Homo_sapiens.GRCh38.101.chromosome.21.gff3'
with open(gff_file) as handle:
    for record in GFF.parse(handle):

        print('メタデータ')
        print(record.annotations)
        print('染色体番号：' + str(record.id))
        print('-----------')
        print(record.features[0])

メタデータ
{'gff-version': ['3'], 'sequence-region': [('21', 0, 46709983)]}
染色体番号：21
-----------
type: biological_region
location: [5020207:5023177]
qualifiers:
    Key: external_name, Value: ['oe = 0.75']
    Key: logic_name, Value: ['cpg']
    Key: score, Value: ['2.14e+03']

この方法ではGFF形式のアノテーションの親子関係が反映されているので、下位階層の子アノテーションを取得する場合はsub_features属性を使いましょう。

親子関係を無視してすべてのアノテーションを取得する方法としてはGFF.parse関数の引数にtarget_lines=1と指定して、1行ずつ別々のSeqRecordオブジェクトとして取得する方法があります。この場合は1つのSeqRecordオブジェクトに1つのSeqFeatureオブジェクトが含まれており、アノテーションの数だけSeqRecordオブジェクトが生成されます。

from BCBio import GFF

gff_file = 'Homo_sapiens.GRCh38.101.chromosome.21.gff3'
with open(gff_file) as handle:

    records = GFF.parse(handle, target_lines=1)
    record = next(records)

    print('メタデータ')
    print(record.annotations)
    print('染色体番号：' + str(record.id))
    print('-----------')
    print(record.features[0])

メタデータ
{}
染色体番号：21
-----------
type: chromosome
location: [0:46709983]
id: chromosome:21
qualifiers:
    Key: Alias, Value: ['CM000683.2', 'chr21', 'NC_000021.9']
    Key: ID, Value: ['chromosome:21']
    Key: source, Value: ['GRCh38']

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