PacBio长reads的大基因组组装
原文链接:Large Genome Assembly with PacBio Long Reads
可以以多种方式利用PacBio长reads来生成和改进大型基因组的de novo组装。
你可以用几种不同的方法:
- PacBio-only de novo 组装。long insert library; preprocessed; Overlap-Layout-Consensus algorithm
- 混合de novo组装。combination of PacBio and short read data; hybrid assembly
- 填充Gap。mate-pair based assembly;
- Scaffolding。join contigs

图:PacBio装配方法的说明
下面我们讨论什么软件是可用的,如何选择软件,以及额外的考虑。
1.软件选择
1.1 PacBio-only
- HGAP workflow:preassemble reads;assemble the preassembled reads using Celera® Assembler;polish using Quiver
- Falcon 一个实验性的二倍体组装工具,测试multi Gb genomes。
- Canu Celera Assembler的一个分支,专门用于高噪音单分子测序。
- Celera® Assembler 提供直接组装subreads的一种方式
- Sprai preassembly-based的组装工具,目标是generate longer contigs。
1.2 混合使用
- pacBioToCA Celera® Assembler的一个error correction模块,最初是用来align short reads to PacBio reads 和 generate consensus sequences。Celera® Assembler可以组装These error corrected reads。
- ECTools 一组工具,使用contigs代替short reads 来进行correction。
- SPAdes short read assembler,added PacBio hybrid assembly,最新version 3.0。
- Cerulean 从ABySS 的assembly graph开始,extends contigs by resolving bubbles in the graph,使用PacBio long reads。已成功在genomes <100 Mb的物种中运行。
- dbg2olc 使用Illumina contigs作为anchors 来建立overlap graph,使用PacBio reads,性能非常好。
1.3 Gap Filling
- PBJelly 2 使用PacBio reads来fill in gaps in scaffolds。genomes >1 Gb下已成功运行,
2.额外的考虑
2.1 覆盖度和软件选择
算法选择:how much PacBio sequencing can be obtained 和 what types of short read data are available。
一般:
- PacBio-only de novo:get at least 50X PacBio coverage
- HGAP:minimum recommended coverage下表现最好
- PBcR in Celera Assembler 8.2 beta uses MHAP:For larger genomes
... - PBcR and ECTools :20X PacBio coverage
- PBJelly 2:a high quality set of scaffolds exists
...
at least PacBio 5X coverage to fill gaps

图:PacBio 算法 推荐 from a PAG 2014
2.2 重复的内容
de novo assembly最大的挑战之一
解决方案:work with insert sizes that can span repeats and identify unique anchoring sequence on each side.
2.3 倍数性
大部分组装工具都是为单倍体设计的。
二倍体基因组染色体之间的结构变异较少
2.4 Short-Read数据的覆盖偏差
extreme GC composition
2.5 计算消耗
减少时间消耗:align short read contigs to PacBio reads
2.6 基因组草图的质量
Gap filling of mate pair-based scaffolded assemblies
2.7 大量的插入库
3.数据集和实例项目
4.附加链接
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