GenomeScope 是2017年发表在 bioinformatic 的一个工具，这个工具的目的就是处理一些高复杂度的基因组，比如说高杂合度或者基因组非常大的物种。GenomeScope只能预测二倍体基因组，GenomeScope 2.0可以预测多倍体物种。

安装

在软件的安装目录下，genomescopre.R文件是核心的运行脚本，用法如下

可选参数： 　　-i input histogram_file (from KMC or jellyfish) ，如jellyfish软件产生的kmer频数分布数据 　　-o output_dir 　　-k kmer length used to calculate kmer spectra [default 21] ;

必选参数： 　　-p PLOIDY, --ploidy PLOIDY ploidy (1, 2, 3, 4, 5, or 6) for model to use [default 2] ; 　　-m MAX_KMERCOV, --max_kmercov MAX_KMERCOV optional maximum kmer coverage threshold (kmers with coverage greater than max_kmercov are ignored by the model) ; 　　-n NAME_PREFIX, --name_prefix NAME_PREFIX optional name_prefix for output files ; 　　-l LAMBDA, --lambda LAMBDA, --kcov LAMBDA, --kmercov LAMBDA optional initial kmercov estimate for model to use ;

示例：

在运行过程中，终端会输出如下信息

het表示杂合度，为1.65%；len表示基因组大小，为376M左右。

输出目录output_p3文件列表如下

通常关注summary.txt, transformed_linear_plot.png这2个文件。

内容如下：

在该文件中，会给出杂合度，基因组大小，重复片段长度等详细信息。

结果分为三列：

有疑问，可以对照模型进行检验。

Occasionally, it is difficult to determine whether a peak in the kmer spectrum is a major peak. For this reason, GenomeScope 2.0 analyzes a transformed k-mer spectrum, in which the heights of higher-order peaks are increased.

K-mer覆盖度-频数分布图如下：

kcov指的是杂合峰的覆盖度。可以看到使用数据预测K-mer最低深度峰在18.4X处。一般情况下杂合度大于1%就会存在一个高于主峰的杂合峰。

基因组越大，杂合度也大，重复片段越大，该物种的组装难度就越大。

讨论： 　　基因组预测大小和参数 Max kmer coverage 密切相关。GenomeScope默认会过滤掉出现10,000次以上的kmers，避免细胞器基因组的影响，如果你觉得基因组小了，那么就把数值调整的大一点。

基因组survey介绍了如何通过jellyfish统计k-mer然后绘制k-mer分布图研究基因组的方法。

对于不同的基因组杂合度，kmer分布如下

首先，将二维空间划分为bins，计算每个bin中k-mer对的数量。

然后，每个smudge的中心被选择为对应于局部极大值的bin(以k-mer对的数量表示)。 所有其他bin中的k-mer pairs被聚合到相邻最近的bin ( 该bin被指定为smudge中心 )。

一旦确定了每个smudge的边界，就过滤那些少于0.5%数据集的smudge(包含少于0.5%的k-mer对)，因为这些通常代表基因组的重复结构，并且通常会由于表示它们的k-mer太少而被放错位置。

对于第一次估计单倍体覆盖度，我们先计算每个smudge的覆盖度，然后计算一个总体覆盖度作为这些smudge的加权平均值，其中权重是每个smudge内k-mer对的数目。

为了计算单个smudge的覆盖度，我们首先根据其假定结构对smudge进行标记。 例如，在所有相对较小的覆盖范围接近0.5的污迹中，假定覆盖范围最低的污迹是AB，而其他污迹则以AB污迹作为参考。 这一过程是继续的所有相关的次要覆盖的识别污点，直到所有污点被标记。

For example, of all the smudges with a relative minor coverage near 0.5, the one with the lowest sum of coverages is assumed to be AB and others are labeled using the AB smudge as a reference. This process is continued for all relative minor coverages of the identified smudges until all smudges are labeled.

Finally, the estimate of monoploid coverage for an individual smudge is given by its sum of coverages divided by the number of k-mers that make up its labeled structure. For example, the estimate for an AAB smudge would be CovA+CovB since three k-mers make up the AAB structure.

https://github.com/tbenavi1/genomescope2.0 http://www.cbcb.umd.edu/software/quake/faq.html