使用RaGOO将基因组提升至染色体水平

RaGOO

将染色体从contig/scaffold水平提升到chromosome水平是组装的最终目标。我们通常使用遗传图谱,光学图谱,HiC这些技术提供的信息将contig进行排序连接。

如果你组装的物种刚好有一个近源物种甚至说是同一物种,那其实我们可以直接将我们的contig比对到该基因组上,根据其提供的位置信息,将我们的contig/scaffold提高到染色体水平。RaGOO就是其中一款软件,相对于其他同类型的工具,它有以下优势

  • 不错的性能(感谢minimap2)
  • contig完整的排序和方向调整
  • GFF lift-over
  • 结构变异检测,整合了Assemblytics
  • 对于每个contig都计算可信得分

RaGOO使用minimap2将contig和reference进行比对,过滤低于1k的alignment,之后根据contig的覆盖度将contig聚类到最接近的染色体上,最后根据contig在染色体上的相对位置信息进行排序合并。

RaGOO基于Python3以及预先安装的minimap2。 我们需要从Github上克隆该项目进行安装

git clone https://github.com/malonge/RaGOO.git
cd RaGOO
python setup.py install

它的使用非常简单,就两个输入文件,contig和reference的FASTA文件

ragoo.py contigs.fasta reference.fasta

一些可供修改的参数:

  • e: 用于忽略reference一些序列
  • -gff: 将之前contig注释的GFF文件调整为当前版本
  • -b: 打断chimeric contig
  • -R: 提供额外的fastq/fasta序列辅助纠正错误组装
  • -T: 对应-R参数提供序列的类型, sr表示short read, corr表示纠错后的long reads
  • -t: 线程数
  • -g: 两个contig之间的gap大小
  • -s: 分析结构变异
  • -i: 最低得分用于将contig分组,默认是0.2
  • -j: 哪些contig序列需要忽略
  • -C: 将无法锚定的contig单独成行,而非合并成一个Chr0

几个建议: 默认线程是3,可以按照自己的需求进行提高。 如果对组装没有信心,可以加上-b -R -T参数用来纠正潜在的错误。我强烈推荐加上-C, 不然你会以为Chr0也是一个染色体。

可能的输出文件如下

ragoo_output/
├── ctg_alignments: 错误纠正结果
├── groupings     : 分组结果
├── orderings     : 排序结果
├── pm_alns       : 结构变异分析结果
└── ragoo.fasta   : 你需要的输出文件

在ragoo.fasta中,默认参数下Chr0_RaGOO表示contig.fasta的序列无法在reference.fa中定位,直接前后相连成一个序列。

个人主观评价: RaGOO使用容易,运行效率也很高,还能够分析结构变异。根据它的文章,有些时候表现还优于HiC组装结果,以后的一些基因组项目建议用上它。

HiC搞不定的情况

https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-019-1829-6

# 组装 

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