我现在现在linux系统上做细菌二代拼接和细菌完成图，已有二代测序原始数据和三代测序原始数据，现在告诉我应该怎么去完成，并列出所需要的软件

<think>好的，我需要帮助用户在Linux系统上进行细菌基因组的二代拼接和完成图的绘制。用户已经拥有二代和三代测序的原始数据。首先，我应该回忆一下基因组组装的常见流程和所需工具。 首先，二代测序数据通常是短读长，比如Illumina的数据，适合高准确度但可能在重复区域或复杂结构上有困难。三代数据，如PacBio或Nanopore，长读长有助于跨越重复区域，但错误率较高。因此，通常的做法可能是先用二代数据做初步组装，再用三代数据提升连续性，或者直接使用三代数据组装，再用二代数据纠错。 接下来，步骤可能包括数据质控、组装、混合组装（如果需要）、纠错、环化、评估和注释。每个步骤都需要对应的软件。 数据质控方面，常用的有FastQC和MultiQC来查看数据质量，然后用Trimmomatic或Cutadapt进行修剪。对于三代数据，可能需要NanoPlot（如果是Nanopore）或类似的工具查看质量，并用Porechop去接头。 组装部分，二代数据常用SPAdes或Unicycler，后者支持混合组装。三代数据可以用Flye或Canu进行长读长组装，然后用三代数据纠错，比如用Pilon（需要BWA和SAMtools处理比对）。如果做混合组装，Unicycler可能更合适，或者尝试先用三代组装，再用二代数据抛光。 环化可能需要Circlator或minimus2，将contigs连接成环状基因组。评估的话，使用Quast来评估contig的统计信息，Busco检查完整性。注释可用Prokka或RAST。 用户可能需要安装这些软件，可以通过conda来管理环境，比如bioconda渠道。确保步骤中的软件正确安装，处理数据时注意路径和参数设置。 需要提醒用户注意：处理不同数据时的资源需求，尤其是三代数据可能需要较大内存和计算时间；参数调整可能需要根据具体数据情况；多次纠错可能提升质量；确保数据备份。 总结步骤：质控→组装（二代或三代）→纠错→混合组装（可选）→环化→评估→注释。具体软件按步骤列出，并给出简要命令示例，帮助用户一步步操作。</think>以下是在Linux系统上完成细菌基因组二代拼接和完成图的详细步骤及所需软件： --- ### **1. 数据质控与预处理** #### 二代测序数据（Illumina） - **质量评估** - 软件：`FastQC` + `MultiQC` ```bash fastqc *.fastq.gz multiqc . # 生成汇总报告 ``` - **去除低质量序列与接头** - 软件：`Trimmomatic` 或 `Cutadapt` ```bash trimmomatic PE -phred33 R1.fastq.gz R2.fastq.gz \ R1_clean_paired.fq.gz R1_clean_unpaired.fq.gz \ R2_clean_paired.fq.gz R2_clean_unpaired.fq.gz \ ILLUMINACLIP:adapters.fa:2:30:10 LEADING:3 TRAILING:3 SLIDINGWINDOW:4:15 MINLEN:36 ``` #### 三代测序数据（PacBio/Nanopore） - **质量评估** - 软件：`NanoPlot`（Nanopore）或 `pbamtools`（PacBio） ```bash NanoPlot --fastq ONT.fastq.gz --outdir nanoplot_results ``` - **去接头与过滤** - 软件：`Porechop`（Nanopore）或 `ccs`（PacBio HiFi） ```bash porechop -i ONT.fastq.gz -o ONT_clean.fastq.gz ``` --- ### **2. 基因组组装** #### 方案一：**仅用二代数据组装** - **短读长组装** - 软件：`SPAdes`（适用于细菌小基因组） ```bash spades.py -1 R1_clean_paired.fq.gz -2 R2_clean_paired.fq.gz -o spades_output ``` #### 方案二：**混合组装（二代+三代）** - **长读长初步组装** - 软件：`Flye`（推荐）或 `Canu` ```bash flye --nano-hq ONT_clean.fastq.gz --genome-size 5m --out-dir flye_output ``` - **用二代数据纠错** - 软件：`Pilon`（需先比对） ```bash bwa index flye_output/assembly.fasta bwa mem -t 8 flye_output/assembly.fasta R1_clean_paired.fq.gz R2_clean_paired.fq.gz | samtools sort -o aligned.bam samtools index aligned.bam pilon --genome flye_output/assembly.fasta --frags aligned.bam --output pilon_corrected ``` #### 方案三：**直接混合组装** - 软件：`Unicycler`（整合SPAdes和长读长数据） ```bash unicycler -1 R1.fastq.gz -2 R2.fastq.gz -l ONT.fastq.gz -o unicycler_output ``` --- ### **3. 基因组环化与完成图** - **连接Contigs成环** - 软件：`Circlator` 或 `minimus2`（AMOS包） ```bash circlator all assembly.fasta corrected_reads.fasta circlator_output ``` - **手动调整** - 使用`Bandage`可视化并检查环状结构。 --- ### **4. 基因组评估** - **Contig统计与质量** - 软件：`QUAST` ```bash quast.py -o quast_report assembly.fasta ``` - **完整性检查** - 软件：`BUSCO` ```bash busco -i assembly.fasta -l bacteria_odb10 -o busco_result -m genome ``` --- ### **5. 功能注释** - **基因预测与注释** - 软件：`Prokka`（快速批处理） ```bash prokka --prefix strain_name --kingdom Bacteria --outdir prokka_output assembly.fasta ``` --- ### **关键软件列表** | 步骤 | 软件 | 用途 | |--------------------|--------------------------|------------------------------| | 质控 | FastQC、Trimmomatic | 二代数据质量控制 | | 长读长处理 | Flye、Canu | 三代数据组装 | | 混合组装 | Unicycler | 整合二代和三代数据 | | 纠错 | Pilon | 用短读长修正长读长组装 | | 环化 | Circlator | 生成环状基因组 | | 评估 | QUAST、BUSCO | 统计完整性和准确性 | | 注释 | Prokka | 基因功能注释 | --- ### **注意事项** 1. **资源需求**：三代组装需高内存（建议≥64GB）和多线程支持。 2. **参数调整**：根据基因组大小（如`--genome-size 5m`）和数据量优化。 3. **迭代纠错**：可多次运行Pilon提升准确性。 4. **数据备份**：原始数据保留副本以防误操作。 按需调整步骤，混合组装通常优于单一数据源。若遇到重复区域问题，优先依赖三代长读长数据解决。