基于conda环境下的宏基因组学分析利器MetaWRAP 1.3.2 安装和使用，序列分析基本流程自动分析脚本

介绍：

 MetaWRAP是一个宏基因组学分析工具库，用于分析宏基因组测序数据。它提供了一套功能强大的工具，用于进行宏基因组数据的装配、注释和功能分析。

MetaWRAP的功能包括：

1. 数据质量控制：包括去除低质量的reads、去除污染序列和剪切适配序列等。

2. 基因组装配：MetaWRAP支持多种基因组装配算法，包括SPAdes和MEGAHIT等。根据用户的需求，可以选择不同的算法进行装配。

3. 基因组注释：MetaWRAP可以进行基因预测、功能注释和通路预测等操作。它支持使用多种数据库进行注释，包括KEGG、COG和NR等。

4. 基因组比较：MetaWRAP可以进行多基因组比较和物种组成分析。它可以帮助用户了解不同样本之间的相似性和差异。

5. 生态位分析：MetaWRAP还提供了一些生态位分析工具，可以帮助用户了解样本中微生物的功能和代谢能力。

MetaWRAP的优势包括：

1. 丰富的功能：MetaWRAP提供了多种功能，可以帮助用户从原始的测序数据到最终的生物学解释。

2. 灵活的使用方式：MetaWRAP支持命令行和Python API两种使用方式，用户可以根据自己的需求选择合适的方式使用。

3. 高效的计算性能：MetaWRAP采用了多线程和并行计算的方式，可以加快分析的速度。

总之，MetaWRAP是一个功能强大的宏基因组学分析工具库，可以帮助用户对宏基因组数据进行装配、注释和功能分析。它的使用方式灵活，计算性能高效，适用于各种宏基因组学研究的需要。

凡事先看文章：MetaWRAP—a flexible pipeline for genome-resolved metagenomic data analysis | Microbiome | Full Text

github目录：https://github.com/ursky/metaWRAP

anaconda地址：Login :: Anaconda.org

安装

这里还是介绍conda或mamba安装吧，其他的可能不是最新版，配置起来有时候比较麻烦

conda config --add channels defaults
conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels ursky

# 

mamba config --add channels defaults
mamba config --add channels conda-forge
mamba config --add channels bioconda
mamba config --add channels ursky

安装的时候注意了，直接将所有channel都放上，不然缺包错误：

mamba create -y --name metawrap132 -c ursky -c bioconda -c conda-forge metawrap-mg=1.3.2

安装完最后的提示：

查看安装结果，主要看其中metawrap-mg的版本，这里是1.3.2，来自ursky：

mamba list

配置建议数据库

这里是各个数据库，数据库大小，以及各个模块可能使用到的数据库，按实际需求配置，如果没有配置对应数据库，则需要在后续模块中指定或着忽略对应参数：

taxonomy数据库：

# 先删除原配置文件夹
rm -rf /miniconda3/envs/metawrap132/opt/krona/taxonomy
# 自己创建指定文件夹
mkdir /path/on/big/disk/taxonomy
# 创建软链接
ln -s /path/on/big/disk/taxonomy /miniconda3/envs/metawrap132/opt/krona/taxonomy
# 自动下载更新数据库，会自动下载到自己指定的文件夹
ktUpdateTaxonomy.sh

直接查看ktUpdateTaxonomy.sh文件内容，直接下载来自ncbi数据库：

下载解压完成后，在目标目录生成一个taxonomy.tab的文件：

head taxonomy.tab 
1	0	1	    no rank	        root
2	2	131567	superkingdom	Bacteria
6	7	335928	genus	        Azorhizobium
7	8	6	    species	        Azorhizobium caulinodans
9	8	32199	species	        Buchnera     aphidicola
10	7	1706371	genus	        Cellvibrio
11	9	1707	species	        Cellulomonas gilvus
13	7	203488	genus	        Dictyoglomus
14	8	13	    species	        Dictyoglomus thermophilum
16	7	32011	genus	        Methylophilus

GRIDSS\SILVA 16S rRNA\BUSCO数据库

quast-download-gridss
quast-download-silva
quast-download-busco

下载后位于目录：

/miniconda3/envs/metawrap/lib/python2.7/site-packages/quast_libs/

下载日志：

envs/metawrap/lib/python2.7/site-packages/quast_libs/silva/blastdb.log

中间几个数据库下载不下来，更换链接吧，应该是版本变了，地址不对：

busco的数据目录：Index of /v5/data/lineages/

busco的官网：BUSCO - from QC to gene prediction and phylogenomics 

需要下载的文件： 

https://busco-data.ezlab.org/v5/data/lineages/fungi_odb10.2021-06-28.tar.gz

https://busco-data.ezlab.org/v5/data/lineages/eukaryota_odb10.2020-09-10.tar.gz

 https://busco-data.ezlab.org/v5/data/lineages/bacteria_odb10.2020-03-06.tar.gz

cd miniconda3/envs/metawrap132/lib/python2.7/site-packages/quast_libs/busco/

mv fungi_odb10.2021-06-28.tar.gz fungi.tar.gz
mv bacteria_odb10.2020-03-06.tar.gz bacteria.tar.gz
mv eukaryota_odb10.2020-09-10.tar.gz eukaryota.tar.gz

后面启动quast程序时应该就自动解压了。

主流数据库配置

喜欢原网站信息的个大家可以参考官网：

https://github.com/bxlab/metaWRAP/blob/master/installation/database_installation.md

CheckM

mkdir MY_CHECKM_FOLDER

# Now manually download the database:
cd MY_CHECKM_FOLDER
wget https://data.ace.uq.edu.au/public/CheckM_databases/checkm_data_2015_01_16.tar.gz
tar -xvf *.tar.gz
rm *.gz
cd ../

# Now you need to tell CheckM where to find this data befo