基因组组装质量评估

常用的评估手段包括:

  • LAI值,大于10表示达到参考基因组水平,>20表示达到金标准。目前的大部分是15-19之间。太低的话,可能代表组装的质量比较差。使用的是LTR_retreiver鉴定的。注意多倍体,特别是同源多倍体需要分开计算。可以调整参数,设置不同的长度阈值,来获取LTR,根据LTR来计算组装质量。一般默认值就可以,调整后LAI的值变化也不会差别太大。我写了流程LTRfind可以完成LAI的计算和初步可视化。

  • BUSCO,目前出到V5版本了。一般完整度要达到90%以上,正常的是99%以上。如果低于90%,可能代表组装质量较差。
    根据已有的数据库比对,通过和已知的序列比对来评判组装指标。
    列举一下植物中常用的BUSCO的V5数据库

类群 数据库 BUSCOgroups数量 下载地址
真核生物 eukaryota_odb10.2020-09-10.tar.gz 255 https://busco-data.ezlab.org/v5/data/lineages/eukaryota_odb10.2020-09-10.tar.gz
绿色植物 viridiplantae_odb10.2020-09-10.tar.gz 425 https://busco-data.ezlab.org/v5/data/lineages/viridiplantae_odb10.2020-09-10.tar.gz
有胚植物 embryophyta_odb10.2020-09-10.tar.gz 1614 https://busco-data.ezlab.org/v5/data/lineages/embryophyta_odb10.2020-09-10.tar.gz
真双子叶植物 eudicots_odb10.2020-09-10.tar.gz 2326 https://busco-data.ezlab.org/v5/data/lineages/eudicots_odb10.2020-09-10.tar.gz
豆目 fabales_odb10.2020-08-05.tar.gz 5366 https://busco-data.ezlab.org/v5/data/lineages/fabales_odb10.2020-08-05.tar.gz

根据你自己的研究的物种选择对应的数据库,植物一般是用embryophyta_odb10.2020-09-10.tar.gz.尽量选择种类数量多的数据库。例如研究花生Arachis hypogaea,就可以使用数据库fabales_odb10.2020-08-05.tar.gz,比使用有胚植物的会精准很多。

  • 二代回比,illumina的重测序回比到基因组,可以使用merqury,计算QV.一般QV越大越好。QV太小的,例如低于20,组装质量就较差。根据K-mer来评估组装质量。
    merqury使用参考地址:https://www.jianshu.com/p/61fefb9a9c5f
  • 共线性分析 如果有别人已经组装完成的近似物种的基因组,也可以比较共线性。
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 205,236评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,867评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,715评论 0 340
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,899评论 1 278
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,895评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,733评论 1 283
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,085评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,722评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,025评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,696评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,816评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,447评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,057评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,009评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,254评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,204评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,561评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容