探索高效基因组组装神器:Shovill
2024-05-30 19:44:08作者:胡易黎Nicole
简介
在微生物基因组学领域,Illumina测序平台已经成为获取细菌全基因组数据的主要工具。然而,如何从海量的配对末端读取数据中高效地构建高质量的基因组拼图是一个挑战。这就是Shovill大展拳脚的地方。这款基于Perl的工具集,以SPAdes为核心,通过优化预处理和后处理步骤,为细菌隔离群基因组的组装提供了一种快速而准确的方法。
技术分析
Shovill的工作流程包括以下几个关键步骤:
- 基因组大小估计与读取长度检测
- 深度下采样
- 接头去除(如果启用)
- 保守性错误修正
- 配对端读取预先重叠(“缝合”)
- 使用优化参数进行组装(如SPAdes、SKESA或Megahit等)
- 回映射纠正微小组装错误
- 短片段、低覆盖度或纯同聚体片段的去除
- 最终FASTA文件生成与注释解析
应用场景
Shovill特别适合于单菌株数据的处理,尤其适用于小型单倍型生物的基因组组装。它的应用范围涵盖:
- 细菌基因组组装:对于需要高效并行计算的小规模基因组项目。
- 科研实验:在短时间内获得初步的组装结果以供后续研究。
- 教学培训:展示新一代测序数据分析的基本流程。
项目特点
- 速度优势:Shovill减少了SPAdes中某些耗时步骤,并增强了处理重叠配对末端读取的能力,从而显著提高了组装速度。
- 灵活性:除了SPAdes,Shovill还支持SKESA、Velvet和Megahit等多种组装器,让用户可以结合不同工具的优点。
- 自动化流程:从预处理到后期分析,Shovill提供了一站式的解决方案,减少了手动操作的需求。
- 资源管理:可以根据系统资源动态调整CPU使用量和内存限制,适应不同的计算环境。
- 质量保证:通过回映射和错误修正,确保组装结果的准确性。
安装与使用
Shovill的安装既可以通过Homebrew、Conda,也可以直接从源代码编译。只需几条命令,即可轻松上手。使用过程中,用户可以自定义参数,例如设置基因组大小、选择组装器、开启接头修剪等功能。
总结,Shovill是一个理想的工具,旨在简化并加速小规模微生物基因组的组装过程,无论您是初学者还是经验丰富的研究人员,都值得尝试。立即启动Shovill,让您的基因组组装工作变得更加高效和便捷。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
115
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869