三代组装软件Canu使用

Canu简介

Canu是Celera的继任者,能用于组装PacBio和Nanopore两家公司得到的测序结果。

Canu分为三个步骤,纠错,修整和组装,每一步都差不多是如下几个步骤:

  • 加载read到read数据库,gkpStore
  • 对k-mer进行技术,用于计算序列间的overlap
  • 计算overlap
  • 加载overlap到overlap数据库,OvlStore
  • 根据read和overlap完成特定分析目标
    • read纠错时会从overlap中挑选一致性序列替换原始的噪声read
    • read修整时会使用overlap确定read哪些区域是高质量区域,哪些区域质量较低需要修整。最后保留单个最高质量的序列块
    • 序列组装时根据一致的overlap对序列进行编排(layout), 最后得到contig。

这三步可以分开运行,既可以用Canu纠错后结果作为其他组装软件的输入,也可以将其他软件的纠错结果作为Canu的输入,因此下面分别运行这三步,并介绍重要的参数。

几个全局参数:genomeSize设置预估的基因组大小,这用于让Canu估计测序深度; maxThreads设置运行的最大线程数;rawErrorRate用来设置两个未纠错read之间最大期望差异碱基数;correctedErrorRate则是设置纠错后read之间最大期望差异碱基数,这个参数需要在 组装 时多次调整;minReadLength表示只使用大于阈值的序列,minOverlapLength表示Overlap的最小长度。提高minReadLength可以提高运行速度,增加minOverlapLength可以降低假阳性的overlap。

组装实战

数据下载

数据来自于发表在 Nature Communication 的一篇文章 "High contiguity Arabidopsis thaliana genome assembly with a single nanopore flow cell"。 这篇文章提供了 Arabidopsis thaliana KBS-Mac-74 的30X短片段文库二代测序、PacBio和Nanopore的三代测序以及Bionano测序数据, 由于拟南芥的基因组被认为是植物中的金标准,因此文章提供的数据适合非常适合用于练习。根据文章提供的项目编号"PRJEB21270", 在European Nucleotide Archive上找到下载地址。

ENA搜索

## PacBio Sequal
wget -c -q ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/ERA111/ERA1116568/bam/pb.bam
## MinION
wget -c -q ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/ERA111/ERA1116595/fastq/ont.fq.gz
# Illuminia MiSeq
wget -c -q ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/ERA111/ERA1116569/fastq/il_1.fq.gz
wget -c -q ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/ERA111/ERA1116569/fastq/il_2.fq.gz

下载的PacBio数据以BAM格式存储,可以通过安装PacBio的smrtlink工具套装,使用其中的bam2fasta工具进行转换.

# build index for convert
~/opt/biosoft/smrtlink/smrtcmds/bin/pbindex pb.bam &
# convert bam to fasta
~/opt/biosoft/smrtlink/smrtcmds/bin/bam2fasta -o pb pb.bam &

其实samtools fasta也可以将bam转成fasta文件,并且不影响之后的组装。

PacBio的smrtlink工具套装大小为1.4G,不但下载速度慢,安装也要手动确认各种我不清楚的选项, 唯一好处就是工具很全。

运行Canu

第一步:纠错。三代测序本身错误率高,使得原始数据充满了噪音。这一步就是通过序列之间的相互比较纠错得到高可信度的碱基。主要调整两个参数

  • corOutCoverage: 用于控制多少数据用于纠错。比如说拟南芥是120M基因组,100X测序后得到了12G数据,如果只打算使用最长的6G数据进行纠错,那么参数就要设置为50(120m x 50)。设置一个大于测序深度的数值,例如120,表示使用所有数据。
canu -correct \
    -p ath -d pb_ath \
    Threads=10 gnuplotTested=true\
    genomeSize=120m minReadLength=2000 minOverlapLength=500\
    corOutCoverage=120 corMinCoverage=2 \
    -pacbio-raw pb.fasta.gz

可以将上述命令保存到shell脚本中进行运行, nohup bash run_canu.sh 2> correct.log &.

注: 1.7版本里会没有默认没有安装gnuplot出错,因此gnuplotTested=true 可以跳过检查。

第二步:修整。这一步的目的是为了获取更高质量的序列,移除可疑区域(如残留的SMRTbell接头).

canu -trim \
        -p ath -d pb_ath
        maxThreads=20 gnuplotTested=true\
        genomeSize=120m minReadLength=2000 minOverlapLength=500\
        -pacbio-corrected ath/pb_ath.correctedReads.fasta.gz

第三步: 组装。在前两步获得高质量的序列后,就可以正式进行组装. 这一步主要调整的就是纠错后的序列的错误率, correctedErrorRate,它会影响utgOvlErrorRate。这一步可以尝试多个参数,因为速度比较块。

# error rate 0.035
canu -assemble \
    -p ath -d ath-erate-0.035 \
    maxThreads=20 gnuplotTested=true \
    genomeSize=120m\
    correctedErrorRate=0.035 \
    -pacbio-corrected atg/pb_ath.trimmedReads.fasta.gz
# error rate 0.050
canu -assemble \
    -p ath -d ath-erate-0.050 \
    maxThreads=20 gnuplotTested=true \
    genomeSize=120m\
    correctedErrorRate=0.050 \
    -pacbio-corrected atg/pb_ath.trimmedReads.fasta.gz

最后输出文件下的ath.contigs.fasta就是结果文件。

一些宝贵的建议

Nanopore组装

对于Nanopore数据,使用Canu组装并不是一个非常好的选择,我曾经以一个600多M的物种100X数据进行组装,在120线程,花了整整一个多月的时间,尽管它的组装效果真的是很好。

  • rawErrorRate: 从0.144 调整到 0.12 或者更低,速度会提高5到10倍
  • readSamplingCoverage, readSamplingBias: 可以抽取部分数据进行纠错,而不是全部数据
  • corOutCoverage=30: 默认的30X或者40X的组装效果其实不错
  • -fast: 对于1Gb以下的物种,可以加上该参数,会明显提高速度

高杂合物种组装

对于高杂合物种的组装,Canu建议是用 batOptions=-dg 3 -db 3 -dr 1 -ca 500 -cp 50参数尽量分出两套单倍型,然后对基因组去冗余。

batOptions表示传递后续的参数给组装软件bogart, -dg 3 -db3降低自动确定阈值时的错误率离差(deviation),从而更好的分开单倍型。-dr 1 -ca 500 -cp 50会影响错误组装的拆分,对于一个模棱两可的contig,如果至少另一条可选路径的overlap长度至少时500bp,或者说另一条可选路径时在长度上和当前最佳路径存在50%的差异,那么就将contig进行拆分。

关于杂合物种组装的讨论,参考https://github.com/marbl/canu/issues/201#issuecomment-233750764

购买SSD避免服务器IO瓶颈

如果你的服务器线程数很多,你在普通的机械硬盘上运行组装,而且你的系统还是CentOS,那么你需要调整一个参数,避免其中一步的IO严重影响服务器性能。

Canu通过两个策略进行并行,bucketizing (‘ovb’ 任务) 和 sorting (‘ovs’ 任务)。 bucketizing会从1-overlap读取输出的overlap,将他们复制一份作为中间文件。sorting一步将这些文件加载到内存中进行排序然后写出到硬盘上。 如果你的overlap输出特别多,那么该步骤将会瞬间挤爆的你的IO.

为了避免悲剧发生,请增加如下参数: ovsMemory=16G ovbConcurrency=15 ovsConcurrency=15, 也就是降低这两步同时投递的任务数,缓解IO压力。

如何用不同服务器处理同一个任务

overlap这一步时间久,如果并没有服务器集群,而是有多台服务器,可以参考如下方法进行数据并行处理(必须要安装相同的Canu版本)

假如Canu任务中的prefix参数为coc, 用scp进行数据的传递

scp -r coc.seqStore wangjw@10.10.87.132:/data1/wjw/Coc/Canu
scp -r unitigging/1-overlapper/overlap.sh wangjw@10.10.87.132:/data1/wjw/Coc/Canu
scp -r unitigging/0-mercounts/ wangjw@10.10.87.132:/data1/wjw/Coc/Canu

到目标服务器的canu目录下

mkdir unitigging
mkdir -p unitigging/1-overlapper
mv 0-mercounts/  unitigging/
mv overlap.sh unitigging/1-overlapper/

修改overlap.sh里的bin路径,指定当前服务器的canu路径

之后运行任务即可

cd unitigging/1-overlapper/
./overlap.sh 77 &> 77.log

运行完任务之后,将目前服务器unitigging/1-overlapper/001目录下的000077.oc 000077.ovb 000077.stats文件传送回原来的服务器unitigging/1-overlapper/001下即可。

参考资料

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