Mercurial > repos > iuc > fasta_stats

--- a/fasta-stats.pl	Mon Jul 05 13:36:26 2021 +0000
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,120 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env perl
-
-# fasta-stats
-# written by torsten.seemann@monash.edu
-# oct 2012
-
-use strict;
-use warnings;
-use List::Util qw(sum min max);
-
-
-#Parameters
-my $file = shift;
-my $calc_ng50 = 0;
-my $genome_size = 0;
-if (scalar(@ARGV) > 0){
-  $genome_size = $ARGV[0];
-  $calc_ng50 = 1;
-}
-
-# stat storage
-
-my $n=0;
-my $seq = '';
-my %stat;
-my @len;
-
-# MAIN LOOP collecting sequences
-
-#open the file first
-open IN, $file or die{ "Couldn't open $file for reading\n$!" };
-
-while (my $line = <IN>) {
-  chomp $line;
-  if ($line =~ m/^\s*>/) {
-    process($seq) if $n;
-    $n++;
-    $seq='';
-  }
-  else {
-    $seq .= $line;
-  }
-}
-
-process($seq) if $n;
-
-# sort length array
-# (should use hash here for efficiency with huge no of short reads?)
-
-@len = sort { $b <=> $a } @len;
-
-# compute more stats
-
-$stat{'num_seq'} = scalar(@len);
-
-if (@len) {
-  $stat{'num_bp'} = sum(@len);
-  $stat{'len_min'} = $len[-1];
-  $stat{'len_max'} = $len[0];
-  $stat{'len_median'} = $len[int(@len/2)];
-  $stat{'len_mean'} = int( $stat{'num_bp'} / $stat{'num_seq'} );
-
-  # calculate n50
-  my $thresh = int 0.5 * $stat{'num_bp'};
-  ($stat{'len_N50'}, $stat{'L50'}) = &calc_x50(\@len, $thresh);
-
-  #calculate n90
-  my $thresh = int 0.9 * $stat{'num_bp'};
-  ($stat{'len_N90'}, $stat{'L90'}) = &calc_x50(\@len, $thresh);
-
-  #calculate NG50
-  if ($calc_ng50) {
-    my $thresh = int 0.5 * $genome_size;
-    ($stat{'len_NG50'}, $stat{'LG50'}) = &calc_x50(\@len, $thresh);
-  }
-}
-
-#calculate GC content
-$stat{'num_bp_not_N'} = $stat{'num_G'} + $stat{'num_C'} + $stat{'num_A'} + $stat{'num_T'};
-$stat{'GC_content'} = ($stat{'num_G'} + $stat{'num_C'}) / $stat{'num_bp_not_N'}*100;
-
-# print stats as .tsv
-
-for my $name (sort keys %stat) {
-    if ($name =~ m/GC_content/){
-        printf "%s\t%0.1f\n", $name, $stat{$name};
-    } else {
-        printf "%s\t%s\n", $name, $stat{$name};
-    }
-}
-
-# run for each sequence
-
-sub process {
-  my($s) = @_;
-  # base composition
-  for my $x (qw(A G T C N)) {
-    my $count = $s =~ s/$x/$x/gi;
-    $stat{"num_$x"} += $count;
-  }
-  # keep list of all lengths encountered
-  push @len, length($s);
-}
-
-# N50/NG50 calculation sub
-
-sub calc_x50{
-  my $ref = shift;
-  my @x = @$ref;
-  my $thresh = shift;
-  my $cum=0;
-  for my $i (0 .. $#x) {
-    $cum += $x[$i];
-    if ($cum >= $thresh) {
-      return $x[$i], $i+1;
-    }
-  }
-  return (0,0);
-}
-
--- /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
+++ b/fasta-stats.py	Thu Nov 18 20:56:57 2021 +0000
@@ -0,0 +1,201 @@
+#!/usr/bin/env python
+
+
+# python version of fasta-stats with some extra features
+# written by anmol.kiran@gmail.com
+# git: @codemeleon
+# date: 10/11/2021
+
+import argparse
+import re
+from os import path
+
+import numpy as np
+from Bio import SeqIO
+
+
+def calculate_NG50(estimated_genome, total_length, sequence_lengths):
+    temp = 0
+    teoretical_NG50 = estimated_genome / 2.0
+    NG50 = 0
+    for seq in sequence_lengths:
+        temp += seq
+        if teoretical_NG50 < temp:
+            NG50 = seq
+            break
+    return NG50
+
+
+def run(fasta, stats_output, gaps_output, genome_size):
+    """Generates scaffold statistics."""
+    if not fasta:
+        exit("Input file not given.")
+    if not path.isfile(fasta):
+        exit(f"{fasta} path does not exist.")
+
+    seq_len = {}
+    bases_global = {"A": 0, "N": 0, "T": 0, "C": 0, "G": 0}
+    bases_seq = {}
+    seq_id_Ngaprange = {}
+    nstart = 0
+    contigs_len = []
+    gap_count = 0
+    for seq_record in SeqIO.parse(fasta, "fasta"):
+        seq = str(seq_record.seq).upper()
+        # print(len(seq))
+        seq_len[seq_record.id] = len(seq)
+
+        # NOTE: Nucleotide count
+        bases_seq[seq_record.id] = {
+            "A": seq.count("A"),
+            "N": seq.count("N"),
+            "T": seq.count("T"),
+            "C": seq.count("C"),
+            "G": seq.count("G"),
+        }
+        bases_global["A"] += bases_seq[seq_record.id]["A"]
+        bases_global["N"] += bases_seq[seq_record.id]["N"]
+        bases_global["T"] += bases_seq[seq_record.id]["T"]
+        bases_global["C"] += bases_seq[seq_record.id]["C"]
+        bases_global["G"] += bases_seq[seq_record.id]["G"]
+
+        # NOTE: Gap count and their range
+        range_gen = re.finditer("N+", seq)
+        n_range = [match.span() for match in range_gen]
+        for n_rng in n_range:
+            if n_rng[0] == 0 or n_rng[1] == seq_len[seq_record.id]:
+                continue
+            else:
+                gap_count += 1
+
+        # NOTE: Contigs, their lenths from scaffold and their N gap range
+        seq_id_Ngaprange[seq_record.id] = n_range
+        n_range_len = len(n_range)
+        if n_range_len > 0:
+            n_range = (
+                [(0, 0)] + n_range + [(seq_len[seq_record.id], seq_len[seq_record.id])]
+            )
+            for idx in range(n_range_len + 1):
+                nstart = n_range[idx][1]
+                nend = n_range[idx + 1][0]
+                con_len = nend - nstart
+                if con_len:
+                    contigs_len.append(con_len)
+        else:
+            contigs_len.append(len(seq))
+
+    # NOTE: Scaffold statistics
+    SEQ_LEN_LIST = sorted(seq_len.values(), reverse=True)
+    scaffold_lens = np.array(SEQ_LEN_LIST)
+    scaffold_lens_sum = np.cumsum(scaffold_lens)
+    N50_len = scaffold_lens_sum[-1] * 0.5
+    N50_idx = np.where(scaffold_lens_sum > N50_len)[0][0]
+    N90_len = scaffold_lens_sum[-1] * 0.9
+    N90_idx = np.where(scaffold_lens_sum > N90_len)[0][0]
+    NG50 = calculate_NG50(genome_size, scaffold_lens_sum[-1], scaffold_lens)
+
+    # NOTE: Contig statistics
+    seq_len_list = sorted(contigs_len, reverse=True)
+    contigs_len = np.array(seq_len_list)
+    contigs_len_sum = np.cumsum(contigs_len)
+    n50_len = contigs_len_sum[-1] * 0.5
+    n50_idx = np.where(contigs_len_sum > n50_len)[0][0]
+    n90_len = contigs_len_sum[-1] * 0.9
+    n90_idx = np.where(contigs_len_sum > n90_len)[0][0]
+    ng50 = calculate_NG50(genome_size, contigs_len_sum[-1], contigs_len)
+
+    with open(stats_output, "w") as soutput:
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold L50", N50_idx + 1))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold N50", SEQ_LEN_LIST[N50_idx]))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold L90", N90_idx + 1))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold N90", SEQ_LEN_LIST[N90_idx]))
+        if genome_size != 0:
+            soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold NG50", NG50))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold len_max", SEQ_LEN_LIST[0]))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold len_min", SEQ_LEN_LIST[-1]))
+        soutput.write(
+            "{}\t{}\n".format("Scaffold len_mean", int(np.mean(SEQ_LEN_LIST)))
+        )
+        soutput.write(
+            "{}\t{}\n".format("Scaffold len_median", int(np.median(SEQ_LEN_LIST)))
+        )
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold len_std", int(np.std(SEQ_LEN_LIST))))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold num_A", bases_global["A"]))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold num_T", bases_global["T"]))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold num_C", bases_global["C"]))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold num_G", bases_global["G"]))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold num_N", bases_global["N"]))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold num_bp", scaffold_lens_sum[-1]))
+        soutput.write(
+            "{}\t{}\n".format(
+                "Scaffold num_bp_not_N", scaffold_lens_sum[-1] - bases_global["N"]
+            )
+        )
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Scaffold num_seq", len(SEQ_LEN_LIST)))
+        soutput.write(
+            "{}\t{:.2f}\n".format(
+                "Scaffold GC content overall",
+                (
+                    (bases_global["G"] + bases_global["C"])
+                    * 100.0
+                    / scaffold_lens_sum[-1]
+                ),
+            )
+        )
+
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Contig L50", n50_idx + 1))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Contig N50", seq_len_list[n50_idx]))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Contig L90", n90_idx + 1))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Contig N90", seq_len_list[n90_idx]))
+        if genome_size != 0:
+            soutput.write("{}\t{}\n".format("Contig NG50", ng50))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Contig len_max", seq_len_list[0]))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Contig len_min", seq_len_list[-1]))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Contig len_mean", int(np.mean(seq_len_list))))
+        soutput.write(
+            "{}\t{}\n".format("Contig len_median", int(np.median(seq_len_list)))
+        )
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Contig len_std", int(np.std(seq_len_list))))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Contig num_bp", contigs_len_sum[-1]))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Contig num_seq", len(contigs_len_sum)))
+        soutput.write("{}\t{}\n".format("Number of gaps", gap_count))
+        if gaps_output is not None:
+            # NOTE: generate gaps statistics file
+            with open(gaps_output, "w") as goutput:
+                for key in seq_id_Ngaprange:
+                    for rng in seq_id_Ngaprange[key]:
+                        goutput.write("{}\t{}\t{}\n".format(key, rng[0], rng[1]))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+    parser.add_argument("-f", "--fasta", required=True, help="FASTA file")
+    parser.add_argument(
+        "-z",
+        "--genome_size",
+        required=False,
+        type=int,
+        help="If provided, the NG50 statistic will be computed",
+        default=0,
+    )
+    parser.add_argument(
+        "-s",
+        "--stats_output",
+        required=True,
+        help="File to store the general statistics",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "-r",
+        "--gaps_output",
+        required=False,
+        help="File to store the gaps statistics",
+        default=None,
+    )
+    args = parser.parse_args()
+
+    run(
+        args.fasta,
+        args.stats_output,
+        args.gaps_output,
+        args.genome_size,
+    )
--- a/fasta-stats.xml	Mon Jul 05 13:36:26 2021 +0000
+++ b/fasta-stats.xml	Thu Nov 18 20:56:57 2021 +0000
@@ -1,66 +1,91 @@
-<tool id="fasta-stats" name="Fasta Statistics" version="1.0.3">
-    <description>Display summary statistics for a fasta file.</description>
+<tool id="fasta-stats" name="Fasta Statistics" version="2.0" profile="20.05">
+    <description>display summary statistics for a FASTA file</description>
     <requirements>
-        <requirement type="package" version="5.26">perl</requirement>
+        <requirement type="package" version="1.21.4">numpy</requirement>
+        <requirement type="package" version="1.79">biopython</requirement>
     </requirements>
     <command detect_errors="exit_code"><![CDATA[
-        perl '${__tool_directory__}/fasta-stats.pl'
-        '$dataset'
-        #if $genome_size:
-            $genome_size
+        python '${__tool_directory__}/fasta-stats.py'
+        --fasta '$fasta'
+        --stats_output '$stats_output'
+        #if $gaps_option
+            --gaps_output '$gaps_output'
         #end if
-        > '$stats'
+        #if $genome_size
+            --genome_size $genome_size
+        #end if
         ]]>
     </command>
     <inputs>
-        <param name="dataset" type="data" format="fasta" label="fasta or multifasta file" help="fasta dataset to get statistics for."/>
-        <param name="genome_size" type="float" optional="True" label="Genome size estimate (optional)" help="Estimate of the genome size in bases. If specified, NG50 and LG50 will be calculated."/>
+        <param argument="--fasta" type="data" format="fasta" label="FASTA or Multi-FASTA file" help="FASTA dataset to get statistics."/>
+        <param argument="--genome_size" type="integer" min="0" optional="true" label="Estimated genome size" help="This parameter is optional. If provided, it will be used for calculating the NG50 statistic." />
+        <param argument="--gaps_option" type="boolean" truevalue="true" falsevalue="false" label="Generate gap stats"/>
     </inputs>
     <outputs>
-        <data name="stats" format="tabular" label="${tool.name} on ${on_string}: Fasta summary stats"/>
+        <data name="stats_output" format="tabular" label="${tool.name} on ${on_string}: summary stats"/>
+        <data name="gaps_output" format="bed" label="${tool.name} on ${on_string}: Gap stats">
+            <filter>gaps_option</filter>
+        </data>
     </outputs>
     <tests>
-        <test>
-            <param name="dataset" value="test.fasta"/>
-            <output name="stats" file="test_out.txt"/>
+        <test expect_num_outputs="1">
+            <param name="fasta" value="test.fasta" ftype="fasta"/>
+            <output name="stats_output" file="test_01.tab" ftype="tabular"/>
         </test>
-        <test>
-            <param name="dataset" value="ng50_input.fasta"/>
+        <!--Test gap options and NG50-->
+        <test expect_num_outputs="2">
+            <param name="fasta" value="ng50_input.fasta" ftype="fasta"/>
+            <param name="gaps_option" value="true"/>
             <param name="genome_size" value="4000"/>
-            <output name="stats" file="ng50_out.txt"/>
+            <output name="stats_output" file="test_02.tab" ftype="tabular"/>
+            <output name="gaps_output" file="test_02.bed" ftype="bed"/>
+        </test>
+        <!--Compare outputs with QUAST-->
+        <test expect_num_outputs="1">
+            <param name="fasta" value="test_long_sequence.fasta" ftype="fasta"/>
+            <output name="stats_output" ftype="tabular">
+                <assert_contents>
+                    <has_text text="8353"/>
+                    <has_text text="303889"/>
+                    <has_text text="22107"/>
+                </assert_contents>
+            </output>
         </test>
     </tests>
-    <help>
-**Fasta Stats**
-Displays the summary statistics for a fasta file.
+    <help><![CDATA[
+
+ .. class:: infomark
+
+**Purpose**
+
+Displays the summary statistics for a FASTA file.

 ------

-Outputs in tabular form:
-    Lengths: n50, min, max, median and average
+ .. class:: infomark
+
+**Outputs**

-    Number of base pairs: A, C, G, T, N, Total and Total_not_N
+This tool generates two outputs: a general summary and an optional gap stats file.

-    Number of sequences
+The general summary includes the following information:

-    GC content in %
-
-    If an optional genome size estimate is specified, then the NG50 length will also be calculated.
+- Lengths: n50, min, max, median and average
+- Number of base pairs: A, C, G, T, N, Total and Total_not_N
+- Number of sequences
+- GC content

-------
-
-Inputs:
-
-Fasta dataset
+In addition the optional gap stats BED file includes the information about gaps localization.
+    ]]>
     </help>
     <citations>
         <citation type="bibtex">
-@UNPUBLISHED{Seemann_Gladman2012,
-    author = {Torsten Seemann and Simon Gladman},
-    title = {Fasta Statistics: Display summary statistics for a fasta file.},
-    year = {2012},
-    url = {https://github.com/galaxyproject/tools-iuc},
-}
+            @UNPUBLISHED{Anmol_Kyran2021,
+                author = {Anmol Kyran},
+                title = {Fasta Statistics: Display summary statistics for a fasta file.},
+                year = {2021},
+                url = {https://github.com/galaxyproject/tools-iuc},
+            }
         </citation>
     </citations>
 </tool>
--- a/test-data/ng50_out.txt	Mon Jul 05 13:36:26 2021 +0000
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,19 +0,0 @@
-GC_content	51.1
-L50	2
-L90	7
-LG50	2
-len_N50	604
-len_N90	140
-len_NG50	604
-len_max	1501
-len_mean	324
-len_median	182
-len_min	30
-num_A	895
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+>34
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+>35
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+>36
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+>37
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