NECAT: Nanopore数据的高效组装工具

NECAT是肖传乐老师团队开发的一个针对Nanopore数据组装的软件,目前该工具尚未发表,除了https://github.com/xiaochuanle/NECAT有软件的介绍外,暂时没有中文资料介绍NECAT的使用。

太长不看的结论: Nanopore的组装推荐用下NECAT。组装之后是先用MEDAKA做一遍三代polish,然后用NextPolish默认参数做二代polish。

这篇将会以一篇发表在Nature Communication上的拟南芥nanopore数据介绍如何使用NECAT进行组装,运行在CentOS Linux release 7.3.1611 (Core),64G为内存, 20线程(Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v4 @ 2.40GHz),下面是正文。

软件安装

NECAT可以在https://github.com/xiaochuanle/NECAT/releases/页面获取最新的软件下载地址,这里下载的是0.01版本。

wget https://github.com/xiaochuanle/NECAT/releases/download/v0.01/necat_20190307_linux_amd64.tar.gz
tar xzvf necat_20190307_linux_amd64.tar.gz
export PATH=$PATH:$(pwd)/NECAT/Linux-amd64/bin

目前0.01版本不支持gz文件作为输入,但后续版本应该会支持。

目前更新到necat_20200119_Linux-amd64,新版本安装方法为

wget https://github.com/xiaochuanle/NECAT/releases/download/SourceCodes20200119/necat_20200119_Linux-amd64.tar.gz
tar xzvf necat_20200119_Linux-amd64.tar.gz
cd NECAT/Linux-amd64/bin
$ export PATH=$PATH:$(pwd)

新版本增加gz文件支持。目前测试发现文件名需要符合xxx.fastqxxx.fastq.gz命名格式,对于fq.gz无法识别,会导致程序文件出错。

实战

第一步: 新建一个分析项目

mkdir NECAT && cd NECAT

以发表在NC上的拟南芥数据为例, 下载该数据

# 三代测序
wget ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/fastq/ERR217/003/ERR2173373/ERR2173373.fastq.gz
seqkit seqkit fq2fa ERR2173373.fastq.gz | gzip -c > ERR2173373.fasta

第二步: 创建配置文件

necat.pl config ath_config.txt 

配置文件中,主要修改如下几个参数

PROJECT=athaliana #项目名
ONT_READ_LIST=read_list.txt #read所在路径文件
GENOME_SIZE=120000000 #基因组大小
THREADS=20 # 线程数
MIN_READ_LENGTH=3000 # 最短的read长度
CNS_OUTPUT_COVERAGE=45 # 用于组装的深度

参数中还有一个,NUM_ITER=2,它并非是简单的重复2次纠错,它的每一轮的校正目的其实不同,第一轮的优先级是敏感度(senstitive), 第二轮之后主要追求速度(fast)。

除了上面的配置参数外,其他参数可以不需要修改,使用默认的值即可。需要修改的话,参考最后的参数说明部分。

第三步: 序列纠错

necat.pl correct ath_config.txt &

纠错后的reads在athaliana/1-consensus/cns_final.fasta

cns_finla.fasta的统计信息会输出在屏幕中, 或者自己用fsa_rd_stat也能得到同样的结果

Count: 206342
Tatal: 3102480870
Max: 112992
Min: 1010
N25: 31940
L25: 18989
N50: 21879
L50: 48506
N75: 13444
L75: 93215

此外我还用time获取了运行时间,纠错花了大概一个小时。

real	55m31.451s
user	815m32.801s
sys	    7m55.039s

第四步: contig组装

necat.pl assemble ath_config.txt &

结果在athaliana/4-fsa/contigs.fasta

关于contigs.fata统计信息会输出在屏幕上,同样用fsa_rd_stat 也可以。

Count: 162
Tatal: 122293198
Max: 14562810
Min: 1214
N25: 13052494
L25: 3
N50: 9503368
L50: 5
N75: 4919866
L75: 10

时间用了75分钟

real	74m53.127s
user	1308m29.534s
sys	    12m5.032s

第五步: contig搭桥

necat.pl bridge ath_config.txt

结果在athaliana/6-bridge_contigs/bridged_contigs.fasta

Count: 127
Tatal: 121978724
Max: 14562810
Min: 2217
N25: 13193939
L25: 3
N50: 11146374
L50: 5
N75: 5690371
L75: 9

从N50和N75可以看出这一步会提高组装的连续性。

组装结果polish

对Nanopore组装结果进行polish的常用软件有下面3个

由于拟南芥的基因组比较小,我分别用了Medaka和racon对输出结果进行polish(因为没有原始信号数据,因此nanopolish用不了),代码如下

Medaka

NPROC=20
BASECALLS=ERR2173373.fasta
DRAFT=athaliana/6-bridge_contigs/bridged_contigs.fasta
OUTDIR=medaka_consensus
medaka_consensus -i ${BASECALLS} -d ${DRAFT} -o ${OUTDIR} -t ${NPROC} -m r941_min_high

三轮Racon:

gzip -dc ERR2173373.fastq.gz  > ERR2173373.fastq
minimap2 -t 20 ${DRAFT} ERR2173373.fastq > round_1.paf 
racon -t 20 ERR2173373.fastq round_1.paf ${DRAFT} > racon_round1.fasta
minimap2 -t 20 racon_round1.fasta ERR2173373.fastq > round_2.paf 
racon -t 20 ERR2173373.fastq round_2.paf racon_round1.fasta> racon_round2.fasta
minimap2 -t 20 racon_round2.fasta ERR2173373.fastq > round_3.paf
racon -t 20 ERR2173373.fastq round_3.paf racon_round2.fasta> racon_round3.fasta

在后续评估质量的时候,我发现单纯用三代polish的结果还不是很好,因此我用他们提供的二代测序,用NextPolish对NECAT的结果进行polish。

# 二代测序
prefetch ERR2173372
fasterq-dump -O  . ERR2173372

run.cfg内容如下, 其中sgs.fofn记录的就是解压后的ERR2173372_1.fastq和ERR2173372_2.fastq的路径

[General]                
job_type = local  
job_prefix = nextPolish  
task = 1212 
rewrite = no 
rerun = 3
parallel_jobs =  8  
multithread_jobs = 20 
genome = input.fasta 
genome_size = auto 
workdir = ./nextpolish 
polish_options = -p {multithread_jobs}
[sgs_option]             
sgs_fofn = ./sgs.fofn 
sgs_options = -max_depth 100 -bwa

我考虑了两种情况,一种是直接用二代polish,另一种是三代polish之后接二代polish。

结果评估

计算时间上,我之前用Canu跑了相同的数据,设置原始错误率0.5,纠错后错误率为0.144,用3个节点(每个节点12个线程),运行了3天时间,但是NECAT只需要3个小时左右就能完成相同的分析,这个速度差异实在是太明显了。

用Minimap2 + dotPlotly绘制CANU,NECAT和拟南芥参考基因组的共线性图

minimap2 -t 20 -x asm5 Athaliana.fa NECAT.fa > NECAT.paf
pafCoordsDotPlotly.R  -i NECAT.paf -o NECAT  -l -p 10 -k 5
minimap2 -t 20 -x asm5 Athaliana.fa CANU.fa > CANU.paf
pafCoordsDotPlotly.R  -i CANU.paf -o CANU  -l -p 10 -k 5

NECAT的结果

NECAT

CANU的结果

CANU

NECAT和CANU都和参考基因组有着良好的共线性,但是NECAT的连续性更好,几乎成一条直线。

之后,我使用了QUAST来评估Canu,NECAT初步组装,NECAT用Medaka, nanopolish和racon纠错的结果(MD: MEDAKA, RC: RACON, NP:NextPolish)。

quast.py -t 100 --output-dir athaliana --circos \
    CANU.fa \
    NECAT.fa \
    NECAT_MD.fa \
    NECAT_MD_NP.fa \
    NECAT_NP.fa \
    NECAT_RC.fa \
    NECAT_RC_NP.fa \
    -r Athaliana.fa  \
    -g TAIR10_GFF3_genes.gff &

一些描述基本信息

CANU        N50 = 4875070,  L50 = 7, Total length = 114689024, GC % = 36.09 
NECAT       N50 = 11146374, L50 = 5, Total length = 121978724, GC % = 36.50
NECAT_MD    N50 = 11216803, L50 = 5, Total length = 122101599, GC % = 36.54
NECAT_MD_NP N50 = 11405151, L50 = 5, Total length = 124142955, GC % = 36.30
NECAT_NP    N50 = 11399084, L50 = 5, Total length = 124735066, GC % = 36.36
NECAT_RC    N50 = 11212098, L50 = 5, Total length = 122519370, GC % = 36.4
NECAT_RC_NP N50 = 11406553, L50 = 5, Total length = 124618502, GC % = 36.34

在BUSCO完整度上, 以embryophyta_odb10作为物种数据库, 其中ONTmin_IT4是发表的文章里的结果, Athalina则是拟南芥的参考基因组,我们以它们的BUSCO值作为参照。

Athalina     : C:98.6%[S:98.0%,D:0.6%],F:0.4%, M:1.0%, n:1375
ONTmin_IT4   : C:98.4%[S:97.7%,D:0.7%],F:0.7%, M:0.9%, n:1375
CANU         : C:22.9%[S:22.8%,D:0.1%],F:20.2%,M:56.9%,n:1375
NECAT        : C:36.6%[S:36.6%,D:0.0%],F:22.9%,M:40.5%,n:1375
NECAT_MEDAKA : C:53.6%[S:53.2%,D:0.4%],F:21.0%,M:25.4%,n:1375
NECAT_RACON  : C:45.3%[S:45.2%,D:0.1%],F:23.1%,M:31.6%,n:1375

二代Polish后的BUSCO结果如下(MD: MEDAKA, RC: RACON, NP:NextPolish):

Athalina   : C:98.6%[S:98.0%,D:0.6%],F:0.4%,M:1.0%,n:1375
ONTmin_IT4 : C:98.4%[S:97.7%,D:0.7%],F:0.7%,M:0.9%,n:1375
NECAT_NP   : C:98.6%[S:97.9%,D:0.7%],F:0.4%,M:1.0%,n:1375   
NECAT_MD_NP: C:98.7%[S:98.0%,D:0.7%],F:0.4%,M:0.9%,n:1375
NECAT_RC_NP: C:98.5%[S:97.8%,D:0.7%],F:0.4%,M:1.1%,n:1375

从以上这些数据,你可以得到以下几个洞见:

  • 在Nanopore的组装上,NECAT效果优于Canu,无论是连续性还是N50上
  • MEDAKA三代polish效果好于RACON。在速度上,MEDAKA比三遍RACON都慢,并且MEDAKA会将一些可能的错误组装给打断
  • Nanopore的数据用NECAT组装后似乎用NextPolish进行polish后就行,但是由于物种比较小,可能不具有代表性。

结论: Nanopore的组装建议用NECAT。组装之后是先用MEDAKA做一遍三代polish,然后用NextPolish默认参数做二代polish。

配置文件补充

这部分对配置文件做一点简单补充。

下面这些参数相对简单,不需要过多解释,按照自己需求修改

  • CLEANUP: 运行完是否清理临时文件,默认是0,表示不清理
  • USE_GRID: 是否使用多节点, 默认是false
  • GRID_NODE: 使用多少个节点,默认是0,当USE_GRID为true时,按照自己实际情况设置

以下的参数则是需要根据到具体的软件中去查看具体含义,需要和软件开发者讨论

  • OVLP_FAST_OPTIONS: 第二轮纠错时, 传给oc2pmov
  • OVLP_SENSITIVE_OPTIONS: 第一轮纠错时, 传给oc2pmov
  • CNS_FAST_OPTIONS: 第二轮纠错时,传给oc2cns
  • CNS_SENSITIVE_OPTIONS: 第一轮纠错时,传给oc2cns
  • TRIM_OVLP_OPTIONS: 传给oc2asmpm
  • ASM_OVLP_OPTIONS: 传给oc2asmpm
  • FSA_OL_FILTER_OPTIONS: 参数传给fsa_ol_filter
  • FSA_ASSEMBLE_OPTIONS: 参数传给fsa_assemble
  • FSA_CTG_BRIDGE_OPTIONS: 参数传给fsa_ctg_bridge

参考资料

# 组装 

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