二代测序组装工作坊：denovo组装与软件方法

"evomics-assembly - 二代测序组装" 在生物信息学领域，"二代测序组装"是指对高通量测序产生的短片段序列数据进行整合，以重建原始基因组或转录组的过程。这通常涉及到无参考基因组组装（denovo assembly），即在没有预先存在的完整参照序列的情况下，利用计算机算法和技术来构建基因组或转录组的连续序列。 Rayan Chikhi，一位在法国里尔的初级CNRS研究员，他在Lille、美国宾夕法尼亚州立大学以及法国雷恩的ENSRennes进行过研究，并拥有计算机科学背景。他的工作重点在于开发用于无参组装的软件和方法，如Minia、DSK、Bcalm和KmerGenie，并参与了大型基因组项目，如giraffe和gorilla Y的组装。他强调了组装对于理解生物数据的重要性，并提供了针对不同类型的测序数据（如RNA-Seq、元基因组、PacBio或Nanopore的无参考组装）的组装策略。 课程结构分为几个部分： 1. 简短介绍：概述组装的基本概念和流程。 2. 基本定义：明确什么是组装，它可能比看起来更复杂，因为组装的目标是创建一组序列，尽可能接近原始测序材料。 3. 基本原理：解释为什么需要进行组装，包括创建或更新参考基因组/转录组，了解基因内容，发现新的插入，解析未映射的读取片段，以及识别非模型生物的SNPs。 4. 评估指标：介绍用于评估组装质量的方法和工具，这些方法对于确保组装结果的准确性和完整性至关重要。 5. 可视化：通过图形展示组装结果，帮助理解组装过程和结果的结构。 6. RNA-Seq组装：专门讨论如何使用如Trinity这样的工具处理RNA测序数据。 7. 实践应用：分享最佳实践，探讨多k值策略，以及如何进行挂架（scaffolding）和处理各种类型的测序数据。 无参考基因组组装是一个挑战性任务，因为它需要处理大量的短读取，这些读取往往存在重叠和错配。软件如Minia和DSK使用不同的算法来识别和合并这些片段，而KmerGenie则帮助确定最佳的k-mer大小，以优化组装过程。同时，PacBio和Nanopore测序技术提供了长读取，可以提供更直接的序列信息，但它们的数据质量可能较低，因此需要特定的无参考组装策略。 二代测序组装是一个涉及多个步骤和复杂计算过程的领域，涵盖了从数据预处理到后期分析的全过程，目的是揭示基因组或转录组的全貌，为生物学研究提供关键信息。在实际操作中，选择合适的软件、参数和策略，以及理解组装过程中的各种挑战和解决方案，是获得高质量组装的关键。