Nanopolish 使用教程
2024-09-14 21:19:12作者:庞队千Virginia
1. 项目介绍
Nanopolish 是一个用于信号级分析 Oxford Nanopore 测序数据的软件包。它能够计算出改进的共识序列,检测碱基修饰,以及相对于参考基因组调用 SNPs 和 indels 等。Nanopolish 的主要功能包括:
- 计算改进的共识序列
- 检测碱基修饰
- 调用 SNPs 和 indels
- 更多功能(详见 Nanopolish 模块)
2. 项目快速启动
安装最新代码(推荐)
你可以通过以下步骤下载并编译最新代码:
git clone --recursive https://github.com/jts/nanopolish.git
cd nanopolish
make
安装特定版本
如果你希望使用特定版本,可以先检出该版本再进行编译:
git clone --recursive https://github.com/jts/nanopolish.git
cd nanopolish
git checkout v0.9.2
make
数据预处理
Nanopolish 需要访问由纳米孔测序仪测量的信号级数据。首先,你需要准备输入数据,告诉 Nanopolish 在哪里可以找到信号文件。如果你使用的是 Albacore 2.0 处理的数据,可以运行以下命令:
# 索引 basecaller 的输出
nanopolish index -d /path/to/raw_fast5s/ -s sequencing_summary.txt basecalled_output.fastq
计算新的共识序列
以下是如何为草稿基因组组装计算改进的共识序列的步骤:
# 索引草稿基因组
bwa index draft.fa
# 将 basecalled 的读取对齐到草稿序列
bwa mem -x ont2d -t 8 draft.fa reads.fa | samtools sort -o reads_sorted.bam -T reads_tmp -
samtools index reads_sorted.bam
# 使用 nanopolish 计算共识序列
python3 nanopolish_makerange.py draft.fa | parallel --results nanopolish_results -P 8 \
nanopolish variants --consensus -o polished_{}.vcf -w {} -r reads.fa -b reads_sorted.bam -g draft.fa -t 4 --min-candidate-frequency 0.1
# 合并所有 50kb 片段
nanopolish vcf2fasta -g draft.fa polished_*.vcf > polished_genome.fa
3. 应用案例和最佳实践
案例1:检测 DNA 胞嘧啶甲基化
Nanopolish 可以利用测序仪测量的信号级信息来检测 5-mC。以下是一个简单的示例:
nanopolish call-methylation -r reads.fa -b reads_sorted.bam -g reference.fa > methylation_calls.tsv
案例2:实时基因组测序
Nanopolish 在实时基因组测序中的应用,如 Ebola 病毒的监测,展示了其在公共卫生领域的潜力。
4. 典型生态项目
1. Albacore
Albacore 是 Oxford Nanopore 提供的用于 basecalling 的软件,与 Nanopolish 配合使用可以提高测序数据的准确性。
2. Canu
Canu 是一个用于长读长测序数据组装的工具,与 Nanopolish 结合使用可以生成高质量的基因组草稿。
3. BWA
BWA(Burrows-Wheeler Aligner)是一个用于将测序读取对齐到大型参考基因组的工具,是 Nanopolish 工作流程中的重要组成部分。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 Nanopolish 进行信号级分析,提升基因组测序数据的准确性和深度。
热门项目推荐
相关项目推荐
- CangjieCommunity为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境Markdown00
- redis-sdk仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。Cangjie032
- 每日精选项目🔥🔥 推荐每日行业内最新、增长最快的项目,快速了解行业最新热门项目动态~ 🔥🔥02
- qwerty-learner为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workersTSX022
- Yi-CoderYi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML07
- advanced-javaAdvanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。JavaScript085
- taro开放式跨端跨框架解决方案,支持使用 React/Vue/Nerv 等框架来开发微信/京东/百度/支付宝/字节跳动/ QQ 小程序/H5/React Native 等应用。 https://taro.zone/TypeScript09
- CommunityCangjie-TPC(Third Party Components)仓颉编程语言三方库社区资源汇总05
- Bbrew🍺 The missing package manager for macOS (or Linux)Ruby01
- byzer-langByzer(以前的 MLSQL):一种用于数据管道、分析和人工智能的低代码开源编程语言。Scala04
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
33
24
CangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
830
0
redis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
376
32
advanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.92 K
19.09 K
qwerty-learner
为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers
TSX
15.62 K
1.45 K
easy-es
Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
19
2
杨帆测试平台
扬帆测试平台是一款高效、可靠的自动化测试平台,旨在帮助团队提升测试效率、降低测试成本。该平台包括用例管理、定时任务、执行记录等功能模块,支持多种类型的测试用例,目前支持API(http和grpc协议)、性能、CI调用等功能,并且可定制化,灵活满足不同场景的需求。 其中,支持批量执行、并发执行等高级功能。通过用例设置,可以设置用例的基本信息、运行配置、环境变量等,灵活控制用例的执行。
JavaScript
9
1
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
57
7
RuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
147
26
anqicms
AnQiCMS 是一款基于Go语言开发,具备高安全性、高性能和易扩展性的企业级内容管理系统。它支持多站点、多语言管理,能够满足全球化跨境运营需求。AnQiCMS 提供灵活的内容发布和模板管理功能,同时,系统内置丰富的利于SEO操作的功能,帮助企业简化运营和内容管理流程。AnQiCMS 将成为您建站的理想选择,在不断变化的市场中保持竞争力。
Go
78
5