从零开始生物信息学(5):基因组组装 |
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从零开始生物信息学(5):基因组组装
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前言 基因组组装(Genome assembly)是生物信息学领域的核心问题，基因组组装就是把序列测序产生的读取片段reads经过序列拼接组装，生成基因组的碱基序列。基因组组装软件可根据得到的所有读长组装成基因组。基因组组装这个步骤对于基因组分析是十分关键的，因为目前二代测序技术获得的测序序列一般都较短，需要组装拼接成较长的完整的序列用于进一步分析，例如长序列能提高物种注释分析的准确性。 宏观来说，基因组组装可以分为从头组装(De novo assembly) 和映射比对组装(mapping assembly), 从头组装是指不需要依靠任何已知的基因组信息，反过来，映射比对组装就是需要把测序序列和参考基因组来比对，找到序列的对应位置再进行组装，本文主要讲解的从头组装。 当然两种都有各个的用处，映射比对组装也有一些算法例如BWT算法。 由于目前组装技术的限制和实际情况的复杂性，最终组装得到的序列与真实基因组序列之间仍可能存在差异，甚至只能得到若干条无法进一步连接起来的序列。对组装效果的评价主要依由于据组装序列的连续性、完整性和准确性。连续性要求组装得到的（多条）序列长度尽可能长；完整性要求组装序列的总长度占基因组序列长度的比例尽可能大；准确性要求组装序列与真实序列尽可能符合。 目前基因组组装一般有基于OLC(Overlap-Layout-Consensus, 先重叠后扩展)和基于De Brujin Graph(DBG)两种组装算法，基于OLC的组装方法适合长序列组装，运行依赖的数据结构需要消耗大量的内存，且运行速度比较慢，错误率高，而DBG组装方法内存消耗相对较低，运算速度快，且准确率高。目前主流的基因组装算法都是基于后者改进设计的。 基本概念在开始之前，有几个名词需要说明下： reads：就是我们测序产生的短读序列，通常一代和三代的reads读长在几千到几万bp之间，二代的相对较短，平均是几十到几百bp。 contig：中文叫做重叠群，就是不同reads之间的overlap交叠区，拼接成的序列就是contig scaffold:这是比contig还要长的序列，获得contig之后还需要构建paired-end或者mate-pair库，从而获得一定片段的两端序列，这些序列可以确定contig的顺序关系和位置关系，最后contig按照一定顺序和方向组成scaffold，其中形成scaffold过程中还需要填补contig之间的空缺。 基于OLC算法OLC组装算法主要这么对一代和三代测序序列因为他们的reads读长相对较长。OLC算法的整体步骤可以分为三步： Overlap：对所有reads进行两两比对，找到片段间的重叠信息，一般在比对之前会将reads做下索引，减少计算量。这里需要设定最小重叠长度，如果两个read的最小重叠长度低于一定阈值，那么可以认为两段序列顺序性较差。Layout：根据得到的重叠信息将存在的重叠片段建立一种组合关系，形成重叠群，即Contig。Contig进一步排列，生成多个较长的scaffold.根据构成Contig的片段的原始质量数据，在重叠群中寻找一条质量最重的序列路径，并获得与路径对应的序列，即Consensus。通过Consensus的多序列比对算法，就可以获得最终的基因组序列。 基于DBG算法基于DBG基因组装算法原理图如下：  详细的步骤如下： 序列k-mer化：对需要测序的片段等大小拆分，即将reads 逐个碱基切分为长度为K的子序列。例如我们的K取3，那么序列ACGTCGA就会被拆分成5个子序列分别是：ACG, CGT, GTC, TCC, CGA。 de Brujin图构建：de Brujin图是一种有向图，我们将k-mers得到的子序列作为图的节点，如果两个节点有 K-1个共同重叠子集，就把两个节点连接在一起，这样一定程度上已经能够展现出序列的顺序信息了，例如： 从上面的两个序列得到的de Brujin图可以知道，红色部分为高频的子序列，而绿色的为相对低频的子序列。 图结构简化：这里主要简化结构的以下方面: 去除低频和低覆盖率的k-mer 将小的重复对解开，让每个节点的入度和出度都为1将相似性较高的k-mers合并，也就是bubbles合并成单链 网上有个小哥总结这几个还是不错的 测序错误产生的分支： SNP导致的bubble结构：  reads序列重复导致的bubble：  contigs拆分：通过read的配对末端（pair-end）和环化配对（mate-pair）信息去除一些环结构，最后把一些无法合并的分叉结构再次拆分成多个contigs：  scaffold构建：这个过程和OLC的比较类似，也是通过contig两端的pair的序列信息，将多个contig连接成scaffold.同时将contig之间的GAP填充，补充方式是通过已经组装的contigs之间的覆盖关系来补充，形成多个没有空缺的scaffold。 最终组装：最终是把多个scaffold组装成无GAP的基因组序列。 注：这一部分主要靠自己理解和参考其他文献所写，如有不正之处，敬请批评指教！ 欢迎大家关注我的知乎专栏：从零开始生物信息学 相同内容也可以关注我的微信公众号: 壹读基因： 
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