基因组质量评估：（五）mapping法：1. 简介

1. 基因组评估的方法——mapping法

把测序reads与组装好的基因组做alignment，这个操作常被称为mapping。mapping之后生成SAM/BAM格式文件，通过分析SAM/BAM格式文件，获取reads mapping回参考基因组的信息（比如mapping rate，coverage，depth），从而评估基因组组装的质量。

1.1. mapping工具

不同的reads可以用不同的软件进行mapping

reads	mapping tools
Illumina DNA-seq reads	BWA
Pacbio reads/ONT reads	minimap2
Illumina RNA-seq	HiSat2

1.2. 评估指标

主要是通过以下三个量化指标来评估组装质量：

1. mapping rate

• reads的mapping rate：$mapped reads number/total reads number$
• HiSat2对RNA-seq进行mapping时把mapping rate统计在log文件中
• samtools flagstat，bamdst等软件也可以统计mapping rate

2. genome coverage

• genome coverage：$mapped genome length/total genome length$
• samtools depth，bedtools，bamdst等软件也可以统计genome coverage

3. depth

• 平均depth：计算基因组的平均深度作为参考指标
• depth的分布：基因组上每个碱基mapped碱基的数量称为单碱基的深度（depth），或者通过滑窗统计基因组上每个固定大小（比如1000bp）的窗口的mapped碱基的平均数量作为窗口深度，分析深度在基因组上的分布可以判断基因组组装的质量。
• 此外，通过可视化软件直观地查看reads在基因组上具体的mapping情况，也可以判断基因组组装是否存在错误碱基、组装结构问题。
• samtools mpileup,samtools depth，qualimap，bamdst，mosdepth等软件可以计算平均深度和深度分布信息。

2. mapping实操

用特定工具对各种reads进行mapping，生成SAM/BAM文件。

2.1. Illumina reads：BWA

用BWA-MEM+samtools对Illumina reads进行mapping

1. 建索引

• bwa index ref.fa

2. bwa mapping

• bwa mem -t 4 ref.fa R1.clean.fq r2.clean.fq | samtools sort -@ 4 -m 4G > illumina.bam &

2.2. PacBio/Nanopore reads：minimap2

用minimap2对三代reads进行mapping

1. 建索引

• minimap2 -x map-ont -d ref.mmi ref.fa
• 为参考序列ref.fa建索引，生成索引文件ref.mmi
• 建索引时也要根据reads的不同设置-x参数。map-pb是PacBio的CLR数据，map-ont是nanopore数据，map-hifi/asm20用于PacBio的HiFi数据。

2. mapping

• minimap2 -ax map-pb ref.fa pacbio.fq.gz -t 8 > aln.sam # PacBio CLR genomic reads
• minimap2 -ax map-ont ref.fa ont.fq.gz -t 8 > aln.sam # Oxford Nanopore genomic reads
• minimap2 -ax map-hifi ref.fa pacbio-ccs.fq.gz -t 8 > aln.sam # PacBio HiFi/CCS genomic reads (v2.19 or later)
• minimap2 -ax asm20 ref.fa pacbio-ccs.fq.gz -t 8 > aln.sam # PacBio HiFi/CCS genomic reads (v2.18 or earlier)

3. 参数

• -a：输出sam格式，默认是PAF格式
• -x: 选择数据类型，map-pb是PacBio的CLR数据，map-ont是nanopore数据，map-hifi/asm20用于PacBio的HiFi数据。
• -t 8：线程

2.3. RNA-seq reads：HiSat2

2.3.1. mapping

对于RNA-seq数据，用HiSat2进行reads的mapping。

1. 建索引

• hisat2-build ref.fa ref.hisat

2. mapping

• hisat2 --dta -p 8 -x ref.hisat -1 rna1_1.fa -2 rna1_2.fa 2>rna1_hisat.log |samtools sort -O BAM -@ 12 > rna1_hisat.bam & #样品1，保存rna1_hisat.log文件，里面有包括mapping rate的统计信息。
• hisat2 --dta -p 8 -x ref.hisat -1 rna2_1.fa -2 rna2_2.fa 2>rna2_hisat.log |samtools sort -O BAM -@ 12 > rna2_hisat.bam & #样品2，保存rna2_hisat.log文件，，里面有包括mapping rate的统计信息。

3. merge

• samtools merge -@ 8 merged_hisat.bam rna1_hisat.bam rna2_hisat.bam #合并多个bam文件到一个bam文件

3. 评估指标

3.1. mapping rate

1. mapping rate的计算公式

• reads的mapping rate：$mapped reads number/total reads number$

2. mapping rate的计算工具

• HiSat2对RNA-seq进行mapping时把mapping rate统计在log文件中
• samtools flagstat可用于统计mapping rate
• bamdst等软件也可以统计mapping rate

3.2. genome coverage

1. genome coverage的计算公式

• genome coverage：$mapped genome length/total genome length$

2. samtools depth统计genome coverage

samtools depth -aa sample.bam >depth.out # 计算所有位点的深度
u = $(cat depth.out |awk '$3 == 0 {print $0}'|wc -l) # 统计没有mapped碱基的长度，并赋值给u
t = $(cat depth.out |wc -l) # 统计所有位点的长度，并赋值给t。这个值与与基因组大小一致。
echo "scale=5; 1-$u/$t" | bc #计算基因组覆盖度

3. bedtools

• bedtools genomecov可以统计coverage，具体参数和结果还没看，留个坑。
• bedtools genomecov -ibam sample.bam -d >sample.depth

3.3. depth

3.3.1. depth分布的统计工具

• samtools mpileup,samtools depth，qualimap，bamdst，mosdepth等软件可以计算平均深度和深度分布信息。

3.3.2. depth的具体指标

1. 平均depth

• 计算基因组的平均深度作为参考指标。

2. depth分布

• 基因组上每个碱基mapped碱基的数量称为单碱基的深度（depth），或者通过滑窗统计基因组上每个固定大小（比如1000bp）的窗口的mapped碱基的平均数量作为窗口深度，分析深度在基因组上的分布可以判断基因组组装的质量。

3. 直接观察depth

• 此外，通过可视化软件直观地查看reads在基因组上具体的mapping情况，也可以判断基因组组装是否存在错误碱基、组装结构问题。

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