Falcon:三代reads比对组装工具箱】的更多相关文章

主页:github: PacificBiosciences/FALCON 简介 Falcon是一组通过快速比对长reads,从而来consensus和组装的工具. Falcon工具包是一组简单的代码集合,我使用它们来研究单倍体和二倍体基因组的高效组装算法. 为了提高计算速度,它有一些后台代码是使用C来实现的,为了方便一些简单的前端是用Python编写的. Falcon不是一个傻瓜的组装工具(除了很小的基因组),为了得到最好的结果,你可能需要了解各种分布式计算系统和一些基本的基因组组装理论.FAQ…
三代纠错的重要性不言而喻,三代的核心优势就是长,唯一的缺点就是错误率高,但好就好在错误是随机分布的,可以通过算法解决,这也就是为什么现在有这么多针对三代开发的纠错工具. 纠错和组装是分不开的,纠错就是为了组装,单纯的为了纠错而纠错是没有意义的. 目前的算法大致可以分为三种:1.三代数据自纠:2.二代对三代纠:3.二代三代混合纠错. 目前已有的三代纠错程序: PacBioToCA 自纠(falcon也是用MHAP,SMRT的HGAP使用的是另一种速度慢的自纠算法,自纠的核心是多重序列比对) CCS…
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 d…
目录 1. 组装算法 1)基于OLC算法 2)基于DBG算法 3)OLC vs DBG 2. 组装软件 3. 组装策略 4. 组装项目实施 1)测序前的准备 2) 测序样品准备 3)测序策略的选择 4)质控.基因组组装.质量评估 5)基因组注释 6)生物学分析 7)更多参考内容 5. 动植物Denovo测序项目的主要分析内容 1. 组装算法 一般有基于OLC(Overlap-Layout-Consensus, 先重叠后扩展)和基于DBG(De Brujin Graph)两种组装算法.基于OLC的…
单分子测序reads(PB)的混合纠错和denovo组装 我们广泛使用的PBcR的原始文章就是这一篇 原文链接:Hybrid error correction and de novo assembly of single-molecule sequencing reads 简介:PBcR里面有一种自纠算法(PacBioToCA),纠错的核心本质就是多重序列比对,为了加快比对速度使用了MHAP算法(MinHash).三代的错误分布不是完全随机的,不要以为错误是均匀分布的!!! 摘要: PB技术可以…
Canu Quick Start Canu Quick Start PBcR (老版的canu) CA Canu specializes in(专门从事) assembling PacBio or Oxford Nanopre sequences. Canu will correct the reads, then trim suspicious regions(修剪可疑区域) (such as remaining SMRTbell adapter), then assemble the cor…
组装技术的新进展 1.测序和组装 很难想象今天距离提出测序和组装已经有40年啦.我们回头来看一下这个问题. “With modern fast sequencing techniques and suitable computer programs it is now possible... 1.测序和组装 很难想象今天距离提出测序和组装已经有40年啦.我们回头来看一下这个问题. “With modern fast sequencing techniques and suitable compu…
0. 该软件原理 它以kerm为节点单位,利用de Bruijn图的方法实现全基因组的组装.何为de Bruijn............... contig 的构建过程: (1)选取初始Kmer, 满足两个条件. ①给定阈值,min_read_num, 出现在几条reads上面: ②Kmer出现在reads的第一位,就可以开始参与拼接:如图2-4. 表中,Kmer为4, reads长12,出现在5条reads上 (2)选取后继Kmer 满足一下条件: ①后继Kmer的前k-1个碱基与当前Kme…
StringTie 参考链接: https://ccb.jhu.edu/software/stringtie/index.shtml?t=manual#input https://www.cnblogs.com/adawong/articles/7977314.html 参数简介 StringTie的基本用法: stringtie <aligned_reads.bam> [options]* 其中,aligned_reads.bam 是输入文件,该输入文件要求必须按其基因组位置排序, HISA…
1. Velvet的安装 Velvet用于基因组的de novo组装,支持各种原始数据,包括Illumina的short reads和454的long reads. 首先下载velvet的安装包,直接使用make命令来编译,即可获得可执行主程序velveth和velvetg.安装如下: $ wget http://www.ebi.ac.uk/~zerbino/velvet/velvet_1.2.10.tgz $ tar zxf velvet_1.2.10.tgz $ cd velvet_1.2.…
NGS的duplicate的问题   duplicate的三个问题: 一.什么是duplicate? 二.duplicate来源? 三.既然PCR将1个reads复制得到成百上千copies,那为什么二代数据duplicate rate 一般才10+%? 什么是 duplicate? 摘自罗俊峰博士,阅尔基因研发总监陈云地博士,阅尔基因CTO  http://www.biotrainee.com/thread-1382-1-1.html 一.什么是Duplicated Reads1谈到NGS数据…
对于植物等真核生物基因组来说,重复序列, 多倍体,高杂合度等特征在利用二代数据进行组装的时候都会有很大的问题: 利用二代数据组装出来的基因组,大多达不到完成图的水准,通常只是覆盖到编码蛋白的基因区域,还是会有很多的区域覆盖不到,而这些区域正是发挥调控功能的非编码基因区域,近年来,非编码功能的研究越来越多,如果拼接出来的基因组上缺少这部分序列,无法进行后续的研究: 而且由于测序读长的限制和拼接算法的原因,对于重复序列,GC异常区域,会存在组装错误,甚至组装不出来: 三代测序,其长读长和无GC偏好性…
1)三代组装软件 ------------------------------------------------------------------canu-------------------------------------------- wget https://github.com/marbl/canu/releases/download/v1.8/canu-1.8.Linux-amd64.tar.xz tar -Jxf canu-1.8.Linux-amd64.tar.xz ech…
NECAT 可用于ONT数据的纠错,组装,如果想对ONT long reads进行call SV,也可以使用necatsv. githup网址:https://github.com/xiaochuanle/NECAT/blob/master/README.md 安装 两种方法: 第一种方法 wget https://github.com/xiaochuanle/NECAT/releases/download/v0.0.1_update20200803/necat_20200803_Linux-a…
参考: 视频PPT来自欧易生物讲座:如何开启一个动植物基因组三代de novo项目?…
git clone https://github.com/marbl/canu.git cd canu/src make -j <number of threads> 使用实例: canu -p prefix_name -d /CloudHealth/softwares/canu/Linux-amd64/bin genomeSize=3g -pacbio-raw subreads.fastq gnuplotTested= maxThreads= ovsMethod=sequential…
Falcon Falcon: a set of tools for fast aligning long reads for consensus and assembly The Falcon tool kit is a set of simple code collection which I use for studying efficient assembly algorithm for haploid and diploid genomes. It has some back-end c…
Falcon软件的组装流程 为了错误校正,将原始子reads进行overlap 预组装和错误校正 错误校正后reads的overlap检测 overlap的过滤 从overlap构建图 从图构建contigs 几个解释: sub-reads是啥?为什么要进行错误校正?校正的原理是什么?length_cutoff和length_cutoff_pre分别是什么意思,为什么要设置这两个参数? sub-reads就是机器出来的reads经过处理后的子reads,方便软件处理: 因为第三代测序是单分子测序…
基因组所三代单分子测序PacBio完成技术升级—超长读长助力基因组学研究 2015-09-23 | 作者:所级中心基因组平台 张兵 [关闭] 近日,基因组所所级中心基因组平台三代单分子实时测序PacBio完成技术升级优化,实现了数据产量和读长的双重提升,一个SMRT Cell芯片可产出高达1Gb数据, reads平均长度达到14kb,N50超过19kb,为基因组学相关研究提供了有力支撑. PacBio 测序read和subread长度分布 利用三代单分子实时测序仪PacBio系统,平台提供的技术…
NextDenovo 是有武汉未来组团队开发出来用于组装ONT,Pacbio, HIFI (默认参数可对60-100X数据更有效),可通过correct--assemble对其进行组装.组装后,每个碱基正确率为98-99.8%, 可进一步通过NextPolish进行polish. 具体详情可阅读githup即可,https://github.com/Nextomics/NextDenovo 1 安装 需要如下: Python (Support python 2 and 3): Psutil Dr…
参考:产品手册 PacBio三代全长转录组有什么优势? 近年来,随着高通量测序技术的发展,转录组测序已经成为研究基因表达调控的主要手段.但二代的转录本重构准确率很低,三代可以直接得到全长转录本,无需组装.可改善基因表达定量结果,发现新的基因和转录异构体,鉴定可变剪切及基因融合现象. Google第一个就是官网介绍,可以立马理解Iso-Seq的字面意思了. Iso-Seq 就是 isoform sequencing,中文就是同源异构体测序,其实也是一种 RNA 测序技术. The challeng…
Assembling large genomes with single-molecule sequencing and locality-sensitive hashing 好好读读,算法系列的好文章! Assembling large genomes with single-molecule sequencing and locality-sensitive hashing - NATURE BIOTECHNOLOGY marbl/MHAP  - Github MinHash Alignme…
PacBio公司的业务范围也就5个(官网): Whole Genome Sequencing Targeted Sequencing Complex Populations RNA Sequencing Epigenetics 其中全基因组测序应该是PacBio的拿手好戏,因为它这么贵(貌似是二代的10倍),但它的核心优势就是长,还有无偏向性:这在科研上可就立马变成香饽饽了,现在用纯二代技术根本就发不了基因组的文章了,稍微高端点的分析都会用上三代的技术. Fully characterize g…
SOAPdenovo是一个新颖的适用于组装短reads的方法,能组装出类似人类基因组大小的de novo草图. 该软件特地设计用来组装Illumina GA short reads,新的版本减少了在图创建时的内存消耗,解决了contig组装时的重复区域的问题,增加了scaffold组装时的覆盖度和长度,改进了gap closing,更加适用于大型基因组组装. (SOAPdenovo是为了组装大型植物和动物基因组而设计的,同样也适用于组装细菌和真菌,组装大型基因组大小如人类时,可能需要150G内存…
之前用c写过一个程序,查找reads中是否包含了adaptor,如果检测到的话就过滤掉含有adaptor的reads,这次在过滤完数据之后发现接头序列比较多,为了提升组装效果,又不能很大地影响数据量,需要对接头进行截断处理,并过滤过短的reads,用python写了一个简短的程序,指定超过3个错配以内的匹配都认为匹配到,并且长度小于50bp的reads过滤,在以下程序基础上添加传入参数,可以适用比较多的情况(单端.双端.含有single等): import sys import re from…
作业要求: 实现这个功能的软件也很多,还是烦请大家先自己搜索几个教程,入门请统一用htseq-count,对每个样本都会输出一个表达量文件. 需要用脚本合并所有的样本为表达矩阵.参考:生信编程直播第四题:多个同样的行列式文件合并起来 对这个表达矩阵可以自己简单在excel或者R里面摸索,求平均值,方差. 看看一些生物学意义特殊的基因表现如何,比如GAPDH,β-ACTIN等等. [1]安装计数软件:htseq-count # conda安装 $ conda install -c bioconda…
背景: 1.为什么要从头测序组装基因组? 基因组是不同表型的遗传基础:获得参考基因组是深入研究一个生物体全基因组的第一步也是必须的一步:从头测序组装能够对新的测序物种构建参考基因组: 2.为什么要研究全基因组? 确定基因组中缺失了什么:确定难以生化研究的基因和pathways:研究感兴趣的pathway通路中的每一个基因:研究基因组的非编码区域(introns内含子.promoters启动子.telomeres端粒等)的调控机理和结构特征:基因组提供了一个可以进行各种统计的大型数据库(provi…
转录本组装软件StringTie的使用说明 StringTie 转录本组装软件StringTie的使用说明 转录组分析流程 HISTA + StringTie 组合.其Protocol 发表在Nature Protocol 上“Transcript-level expression analysis of RNA-seq experiments with HISAT, StringTie and Ballgown” 其中StringTie 在组装转录本的完整度,精度和速度方面都较以往的cuffl…
转录组的组装Stingtie和Cufflinks Posted: 十月 18, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments 首先这两款软件都是用于基于参考基因组的转录组组装,当然也可用于转录本的定量.前者于2016年的 protocol上发表的转录组流程HISAT, StringTie and Ballgown后被广泛使用,后者则是老牌的RNA分析软件了.在算法上来说Stringtie使用的是流神经网络算法,Cufflinks则是吝啬算法:…
(组装方面):SOAPdenovo ,因为采用de Bruijn graph algorithm算法和stepwise strategy ,所以排错能力高,所以我们获得高质量数据. de Bruijn graph algorithm算法???? reads到contig :多个reads比对,比对后reads之间有重叠(overlap)区,拼接获得的序列称为Contig. contig到scaffold:把mate-pair得到的用于确立位置的短reads和insert组合,将原本孤立的cont…