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该博文的更新已整理到新地址：http://qinqianshan.com/ngs/trim/fastuniq/

    PCR扩增的将会引入为高通量测序出来的reads中引入大量的重复片段，而这些重复的片段对获得scaffold和发现大规模基因组突变有很大的影响。FastUniq是一个快速对FASTQ格式的成对短的reads去除重复片段的工具，它是通过成对短片段的比较来发现重复区域，不依赖完整的基因组来作为参考，同时他也能处理不同长度的reads,而且快速,输出文件为FASTQ或FASTA格式。

下载地址：http://sourceforge.net/projects/fastuniq/

 

背景介绍：

    Pcr扩增是duplicates的主要来源，一般是因为测序文库扩增来带入的【7】。而这些重复的片段对获得scaffold【2】和发现大规模基因组突变【8】有很大的影响，所以需要去除。在获得scaffold这一步的时候，paired reads被用来评估初始contigs的俩俩中间距离【9】

，所以paired reads的数目在匹配到contigs上时对scaffolding的结果影响很大，如果有duplicates两种错误将会被引入：假阳性（因为大量的俩俩contigs之间的链接而导致contigs被错误的连接）和假阴性（因为大量有冲突的链接而导致contigs错误的链接）。

已有的方法是基于比对的策略来删除duplicates【2】，paired reads先是被比对上参考序列上，利用短序列比对工具（bowtie,crossbow,bwa）,那些匹配的位置一模一样的就认为是duplicates，然后这些duplicates被这些工具给删掉（Rmdup in the SAMtools package [18], MarkDuplicates in the Picard toolkit [19], and SEAL）.但是这个方法需要完整的基因组作为参考序列，而大多数情况下，我们是没有可用的参考基因组序列。

更重要的是，这种paired reads 比对的方法可能被个体基因组之间的差异所影响（例如large scale structural variations [21], copynumber variations [22], small insertion/deletion variations [23],and single-nucleotide polymorphisms (SNPs) [3]），同时也被穿插在整个基因组中的重复元素（例如Alu elements in primate genomes [24] and Mu transposons in plant genomes [25]）所影响。

不依赖参考序列的去除duplicates的从头（de novo）的方法来删除成对reads的方法被需要。一些这方面的工具（ fastx_collapser in the FASTX-Toolkit[26] and Fulcrum [27]）不是针对paired reads的。

 

软件的思路：

输入数据---排序---发现duplicates---获得unique read pairs

详见文献

 

 

安装:

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1，确保你安装了GCC（GNU Compiler Collection，GNU编译器套裝）(Version 4.0 or

    above is recommanded). 

2，下载，解压缩

3，cd ~/ FastUniq/source

打开"makefile"文件，到"GCC_OPTION"来设置参数，你可以根据的需要来设置

4，终端输入make

5,修改环境变量

 

卸载:

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删掉"source"中的"fastuniq"文件即可

用法：

fastuniq -i input_list.txt -o aa -p aaa

 input_list.txt文件中包含输入序列的名字，一行一个名字，格式如：

input_R1_1.fastq

input_R1_2.fastq

input_R2_1.fastq

input_R2_2.fastq

FastUniq参数:

==========================================================================

 

-i : 输入FSATQ 格式的成对序列Maximum 1000 pairs ？

    一次只能处理1千组数据，比如测了1千个物种的基因组的paired-end数据，得到了2000个fastq文件

 

合并两个fastq文件

/sam/velvet/contrib/shuffleSequences_fasta/shuffleSequences_fastq.pl output_forward_paired.fq output_reverse_paired.fq paired.fq

 给的例子是没有喝，只是在输入文件中列出你所要出入的文件的名字即可，具体参考软件中给的例子。

-t : 输出文件的格式

        q : FASTQ format into TWO output files

        f : FASTA format into TWO output files

        p : FASTA format into ONE output file

        default = q

    

-o : The first output file [FILE OUT]

 

-p : The second output file [FILE OUT]

     Optional. ONLY required when output sequence format(-t) is specify as

     [q] or [f].

 

-c : Types of sequence descriptions for output [0/1]

        0 : The raw descriptions

        1 : New serial numbers assigned by FastUniq

        default = 0

 

 

 

 

参考资料：

   文献：FastUniq: A Fast De Novo Duplicates Removal Tool for Paired Short Reads

 

Ps: 1，其实用这个只是为了让我的宏基因组的reads少一些，数据量大了，后面的拼接真实问题啊

2，PCR Duplicates是实验误差，去除后的coverage才是更接近真实的结果，使用fastquniq只能去除一部分PCR duplicates，去除PCR Duplicates，对拼接结果可能影响还不小的。拼接结果会更加准确。如果两对reads的序列完全一模一样，则认为这两对reads是PCR duplicates，fastuniq就是这样来去除PCR Duplicates的(陈博士给的经验之谈)

   3，这个软件是否吃内存，用来处理60G的数据，而只有47G的内存是否可行？它说的是64G的内存处理一个Illumina的lane数据是没有问题的，一个illumina的lane数据量大概是40G的数据

    果真吃内存，直接Kill掉了我的命令，这个的工作原理相当于把所有数据放到内存条中来进行排序。

    建议先trim，然后在来用这个软件来去除dup,因为，这个软件是比较以后，随机保留相同的pair的中一个，如果不先trim，容易保留质量差的哪一个，而且即使trim后，它也能处理不同长度的pair。