pre: 尽量写详细点，方便理解
1：
illumia机器测序的方向是3---->5,附上一张图：
image.png
我是PE150测序，测序的adapter ：GATCG GAAGA
拿到数据的第一眼，先看一下测序的情况，我先打开一个fq的文件先看看：
cat XXX_R1.fq | grep GATCGGAAGA
illumia机器测序的方向是3-5，从这个情况来看，trim之后的有些reads长度会短一些。
但是因为在加接头之前需要加A,再加接头，我们把这个碱基往前挪去A去看，然后就可以发现都序列特征是AG
这个是DamID-seq的数据
我们需要知道，DamID是利用Dam和DpnI来工作的，DpnI的位点是G(me)ATC :
结合3--->5的illumia的测序，我们知道，有AG开头的reads是我们要的reads.
(PS:记得在Adapter 后面加个A)
数据处理思路
1：先用cutadapt去掉接头
然后跑一个fastqc看一些结果，如果碱基质量很好的话，可以不用trim，如果碱基质量不够好还是需要trim的
cutadapt -a ADAPTER_FWD -o out.1.fastq -p out.2.fastq reads.1.fastq reads.2.fastq
2（可选）：trimmomatic
java -jar /asnas/sunyl_group/liull/software/Trimmomatic-0.36/trimmomatic-0.36. jar PE Reads_R1. fq.gz Reads_R2.fq.gz reads_R1.trimmo.fq unpair_1.trimo.fq reads_R2.trimmo.fq unpair_2.trimo.fq LEADING:3 TRAILING:3 SLIDINGWINDOW:4:15 MINLEN:51
那么好，接下来把接头给去了，并且去掉一些低质量的数据：
接下来就是mapping 到基因组上
总结一下：
利用cutadapter去了接头
trimmomatic去了低质量数据（可选）
fastqc看结果
下一步：mapping
