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2023年12月17日发(作者：c语言学习教程阿里云大学)
统计nanopore reads信息
介绍
Nanopore测序技术是一种基于孔道原理的第三代测序技术，具有高速、高通量和长读长等优点。通过将DNA或RNA引物通过孔道，根据不同的电信号变化来识别不同的碱基，从而实现对DNA或RNA序列的测序。在进行nanopore测序时，我们通常需要对所得到的reads信息进行统计和分析，以便了解测序数据的质量和特征，并为后续的生物信息学分析提供支持。
本文将介绍如何通过常用的工具和方法对nanopore reads的信息进行统计和分析。
1. 数据预处理
在进行reads信息统计之前，我们首先需要对nanopore测序数据进行预处理，包括去除低质量reads和去除接头序列。
1.1 去除低质量reads
使用FastQC等工具对nanopore测序数据进行质量评估，根据评估结果确定质量阈值，去除质量低于阈值的reads。
fastq_cleaner --input --output output_ --quality-threshold 20
1.2 去除接头序列
nanopore测序数据中常常包含接头序列，需要去除这些序列以获得准确的reads信息。可以使用Porechop等工具进行接头序列的去除。
porechop -i -o output_
2. reads数目统计
统计nanopore测序数据中reads的数目是一个最基本的统计指标，可以反映测序数据的深度和覆盖度。
awk 'END{print NR/4}'
3. reads长度统计
reads的长度分布可以反映测序数据的片段大小和测序库的均一性。
awk '{if(NR%4==2) {count++; bases += length} }END{print "Count: ",count; print "Average length: ", bases/count}'
4. 碱基质量统计
nanopore测序数据中每个碱基都有对应的质量值，通过统计质量值可以了解测序数据的质量分布。
awk '{if(NR%4==0) {count++; qscore=0; for(i=1;i<=length;i++) qscore += substr($1,i,1); qscore=qscore/length; sum += qscore} }END{print "Average Q-score: ", sum/count}'
5. 碱基组成统计
统计碱基组成可以帮助我们了解测序数据中不同碱基的分布情况。
awk '{if(NR%4==2) {count++; for(i=1;i<=length;i++) base[substr($1,i,1)]++} }END{for(base in base) print base,":",base[base]/count*100"%"}'
6. 错误率统计
通过统计reads中不同碱基的替代关系，可以计算出nanopore测序数据的错误率。
minimap2 -ax map-ont | samtools sort -o
samtools mpileup -uf | bcftools call -c - | vcf2fq | fq2fa -l 1000 >
seqkit stat -T
7. 结论
通过对nanopore测序数据的信息进行统计和分析，我们可以获得丰富的关于测序数据质量和特征的信息。这些统计信息可以用于评估测序数据的可靠性和准确性，并为后续的生物信息学分析提供支持。
以上介绍的统计方法是常用的工具和方法，可以根据具体需求选择适合的统计方法进行分析。在实际操作中，我们可以将这些命令整合到一个脚本中，以便快速、批量地对nanopore测序数据进行信息统计。
希望本文对您了解如何统计nanopore reads信息有所帮助！
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