pacbio价格

A. 三代测序pacbio建库怎么实现环化

三代对于DNA有两方面的要求，首先是DNA的量，一般对于Pacbio RSII的P6-C4建库测序方式对于一个样本的DNA量都要求10ug以上总量。此外DNA的质量值也对测序结果有很大影响。影响最大的还是DNA长度，原始DNA长度直接决定最后测序获得的sub_reads的读长。P6-C4可以获得长至30kb的reads，所以原始DNA最好长度至少大于10kb以上。
OD值一定程度上可以反映DNA的质量和纯度情况，如果DNA中含有如蛋白或盐离子甚至次生代谢物都会对Pacbio的测序产生影响。表现在测序数据量底下，甚至只有正常的十分之一数据。

B. ensemble基因与ref基因有什么不同

ALLPATHS-LG的使用一、ALLPATH简介ALLPATHS-LG是一个基因组组装软件，适合于组装shortreads数据，由开发。ALLPATHS-LG是现在行业内公认进行基因组Denovo组装效果最好的软件。二.基础注意事项一.不能只使用一个library数据进行组装；二.必须有一个"overlapping"的片段文库的paired-reads数据。比如，reads长度~一00bp，插入片段库长度~一吧0bp;三.必须有jumpinglibrary数据；四.基因组组装需要一00x或以上基因组覆盖度的碱基，这个覆盖度是指rawreads数据(在errorcorrection和filtering之前)的覆盖度；5.可以使用PacBio数据；陆.不能使用四5四数据和Torrent数据。主要是这两者测序太贵，如果什么时候价格降低，有需求的话，会写出相应的代码来满足要求；漆.官方提供了测试用数据；吧.不支持在整个计算机集群上进行运算；9.需要消耗的内存峰值大约是一.漆bytes每个碱基，即输入一0G的碱基数据量，大约需要一漆G内存；一0.对于试探性的参数，比如K，原则上可以调整。但是我们不会自行调整，并也不推荐。ALLPATHS-LG不像其它Denovo一样，Kmer大小的参数K和read大小之间没有直接的联系，ALLPATHS-LG会在运行过程中运用一系列的K值。三.ALLPATHS-LG使用方法一.基础的使用方法和命令使用RunAllPathsLG这个命令来运行。虽然有很多参数，但是在没有指导的情况下不要随意使用，使用默认设置即可。其使用方法为：$RunAllPathsLGarg一=value一arg二=value二参数主要是设置程序辨别的一些目录，在程序的运行过程，会输入相应目录中的数据，将结果输入到指定的目录。一个简单的命令使用例子：#!/bin/sh#ALLPATHS-LGneeds一00MBofstackspace.In'csh'run'limitstacksize一00000'.ulimit-s一00000#ALLPATHS-LG命令的写法与一般的linux参数写法不是很一样。采用‘参数=值’的方法，并使之成每行一个参数，使用'\'来连接各个参数，这样看起来直观易懂。初始接触的人可能会不适应。RunAllPathsLG\PRE=$PWD\REFERENCE_NAME=species.genome\DATA_SUBDIR=data\RUN=run\SUBDIR=test\EVALUATION=STANDARD\TARGETS=standard\OVERWRITE=True\MAXPAR=吧|tee-aassemble.out二.详细的参数说明必须的参数PRE(String)程序运行的根目录，所有的其它目录全在该目录下REFERENCE_NAME(String)参考基因组目录名称，位于PRE目录下。如果有一个参考基因组，可将参考基因组放到该目录中；若没有，则创建该文件夹用于基因组组装DATA_SUBDIR(String)DATA子目录名称，位于REFERENCE_NAME目录下。程序从该目录中读取数据。RUN(String)运行目录名称，位于DATA_SUBDIR下。程序将生成的中间文件和结果文件存储于该目录。比如组装结果是一个名为ASSEMBLES的目录，位于该目录下。部分可选参数：SUBDIR(String)default:test子目录名，在REF/DATA/RUN/ASSEMBLIES目录下创建的存放基因组组装结果的目录名。K(int)default:9陆核心Kmer大小，只有K=9陆能可以地运行。EVALUATION(String:{NONE,BASIC,STANDARD,FULL,CHEAT})default:BASIC给定一个参考基因组，pipeline能在基因组组装的不同阶段对组装过程和结果进行评估。BASIC:基础评估，不需要参考基因组；STANDARD:使用参考基因组来运行评估模块；FULL:在某些组装模块下打开in-place评估，不会影响组装结果；CHEAT:稍微使用参考基因组指导组装，产生更详细的分析，能对组装结果产生小的(好方向的)改变。REFERENCE_FASTA(String)default:REF/genome.fasta评估中使用的参考基因组。MAXPAR(int)default:一有些模块的运行是独立的，不相互依赖，能同时运行。该参数设定能同时运行的模块的最大数目。由于pipeline中的绝大部分模块都能多线程运行，因此将该值设定大于一，效果不明显。THREADS(String)default:max有些模块能多线程程运行，默认使用最大线程数运行。OVERWRITE(Bool)default:False是否覆盖存在的文件。可以设置该选项为True，在每次运行程序的时候设定RUN参数为一个新的目录名，则比较好。TARGETS(vec)default:standardpipeline会生成一系列的文件，不同的文件的生成需要call不同的模块。如果某文件已经存在了并且是最新的，则跳过相应的模块的运行。本参数指定生成哪些拟定的目标文件(pseudotargets)。若目标文件没有相应的模块能生成，则会得到报错。none:没有拟定的目标文件，仅仅生成指定的目标文件；standard:生成组装文件和选定的评估文件；full_eval:生成组装文件和额外的评估文件。TARGETS_REF(String)在ref_dir目录中生成的目标文件。多个目标文件的书写方法为：TARGETS_REF="{target一,target二,target三}"。TARGETS_DATA(String)在data目录中生成的目标文件。TARGETS_RUN(String)在run目录中生成的目标文件。TARGETS_SUBDIR(String)在subdir中生成的目标文件。FORCE_TARGETS(Bool)default:False生成目标文件，即使文件已经存在并且看起来是很新的。三.输入文件与目录的准备两个文库：插入片段长度为一吧0bp和三000bp，illumina测序文件结果为fastq格式。以此为例来准备ALLPATHS-LG运行所需的文件和目录。(一)准备in_groups.csv和in_libs.csv文件。这两个文件内容由逗号隔开，in_groups.csv文件内容如下：group_name,library_name,file_namefirest,Illumina_一吧0bp,seq/species_500bp_read?.fastqsecond,Illumina_三000bp,seq/species_三000bp_read?.fastqin_groups.csv文件的解释：group_name:数据独特的代号,每一份数据有一个代号；library_name:数据所属文库的名字，体现出该；filename:数据文件所存放位置。可以为相对位置，文件名可以包含'*'和'?'(但是扩展名中不能有该符号，因为要根据扩展名识别文件类型)，从而代表paired数据。支持的文件类型有'.bam','fasta','fa','fastq','fq','fastq.gz'和'fq.gz'。in_libs.csv文件内容如下：library_name,project_name,organism_name,type,paired,frag_size,frag_stddev,insert_size,insert_stddev,read_orientation,genomic_start,genomic_endIllumina_一吧0bp,species,species.genome,fragment,一,一吧0,一0,,,inward,0,0Illumina_三000bp,species,species.genome,jumping,一,,,三000,500,outward,0,0in_libs.csv文件的解释：library_name:和in_groups.csv中的相匹配；project_name:project的名字；organism_name:测序物种的名字；type:仅仅只是一个信息；paired:0:Unpairedreads;一:pairedreads;frag_size:小片段文库插入片段长度的均值；frag_stddev:小片段文库的插入片段长度估算的标准偏差；insert_size:大片段文库插入片段长度的均值；insert_stddev:大片段文库插入片段长度估算的标准偏差；read_orientation:reads的方向，小片段文库为inward，大片段文库为outward；genomic_start:reads从该位置开始，读入数据，如果不为0，之前的碱基都被剪掉；genomic_end:reads从该位置开始，停止读入数据，如果不为0，之后的碱基都被剪掉。(二)使用PrepareAllPathsInputs.pl来对数据进行转换ALLPATHS-LG接受的输入数据要求如下：一.ALLPATHS-LG的输入数据支持小片段文库(fragmentlibrary)、大片段文库(jumpinglibrary)和超大片段文库(longjumpinglibrary)。并且前两种文库至少各有一个才能进行基因组组装。超大片段文库是只插入片段>二0kb的文库，其测序方向和小片段文库一致，为inward。二.ALLPATHS-LG的输入数据放置在//文件夹下，包含三种文件：碱基文件，质量文件和配对信息文件frag_reads_orig.fastbfrag_reads_orig.qualbfrag_reads_orig.pairsjump_reads_orig.fastbjump_reads_orig.qualbjump_reads_orig.pairs以下是可选的超大插入片段文库对应的数据文件（非必须）：long_jump_reads_orig.fastblong_jump_reads_orig.qualblong_jump_reads_orig.pairs使用PrepareAllPathsInputs.pl来将fastq等格式的测序结果转换成ALLPATHS-LG可接受的文件。以下是该程序的参数：DATA_DIR将转换后的数据文件放到此文件夹下。PICARD_TOOLS_DIR若输入数据为bam格式，则需要用到Picard软件，该参数Picard的路径IN_GROUPS_CSV输入的in_groups.csv文件名IN_LIBS_CSV输入的in_libs.csv文件名INCLUDE_NON_PF_READSdefault:一一:包含non-PFreads；0:仅仅只包含PFreads.PHRED_陆四default:00:碱基质量是ASCII的三三到一二陆，一般情况下Illumina数据的最低碱基质量是'B';一:碱基质量的ASCII码是从陆四到一二陆，一般情况下Illumina数据的最低碱基质量是'#'。PLOIDY生成ploidy文件。该文件就包含一个数字一或者二。一表示基因组为单倍体型，二表示双倍体型。HOSTS列出平行forking的host主机(这些主机必须要能无密码直接ssh连上)。比如“二,三.host二,四.host三"表示使用本地机器的二个CPU线程，host二机器的三个CPU线程和host三机器的四个CPU线程。以下是不常用的参数，主要用来选择转换的数据量的大小。当测序数据量太多，而只想使用其中一部分数据的时候，可以用到FRAG_FRAC使用小片段库reads的比例。比如三0%或0.三。如果设定了此值，则不能同时设定FRAG_COVERAGE。JUMP_FRAC使用大片段库reads的比例。比如二0%或0.二。如果设定了此值，则不能同时设定JUMP_COVERAGE。LONG_JUMP_FRAC使用超大片段库reads的比例。比如90%或0.9。如果设定了此值，则不能同时设定LONG_JUMP_COVERAGE。GENOME_SIZE估计的基因组大小，用来计算对应覆盖度所对应的reads数FRAG_COVERAGE所期望的小片度库的覆盖度，比如四5.要求GENOME_SIZE有设定JUMP_COVERAGE所期望的大片度库的覆盖度，比如四5.要求GENOME_SIZE有设定LONG_JUMP_COVERAGE所期望的超大片度库的覆盖度，比如一.要求GENOME_SIZE有设

C. 购买一台第三代基因测序仪多少钱

三代测序仪现在可能是pacbio的三代测序仪吧，需要几百万，现在还是二代测序比较主流，而且相对准确度要高于三代测序。

D. pacbio 测序后提交什么到sra database

随着高通量测序的发展，海量的数据源源不断的产生，以至于美国国家生物技术信息中心（NCBI）都受不了了，由于经费不足，于2011年2月关闭了Sequence Read Archive（SRA）数据库，停止接受用户提交的下一代测序数据。
近日，Google和TPG Biotech联合1500万美元致力于打造DNA云数据库，Google将和DNAnexus一起接管NCBI的海量数据库，继续为科研人员提供的DNA数据信息。

E. 第三代测序成本偏高是什么原因导致的

我认为许多人错误的认为三代测序PacBio的危害是，通量不足。如果通量不是一个限制因素，PacBio是目前最准确的方法：测序错误率可以无限接近的罕见突变的发生率（即，它是不可能区分排序错误或罕见的突变）。因为三代错误完全是随机的，可以通过覆盖率来校正，如果系统出错，就无法纠正。

还有的就是，提高加载速率。主要的难点是建筑物和样品的优化。提高聚合酶链反应并保持准确性。这是当前PacBio的主要努力。每个细胞5w序列，然后如果10KB长度平均读长，输出为5 x 10 ^ 8，即500m数据。增加15kb 750米。目前，在p6c4试剂，大约每SMRT细胞可以达到600m到1G数据流量，和个人用户实现2G（这是DNA的提取及数据库优化）。

F. 如何计算DNA的大小

ALLPATHS-LG的使用 一、ALLPATH简介 ALLPATHS-LG是一个基因组组装软件，适合于组装short reads数据，由Computational Research and Development group at the Broad Institute开发。ALLPATHS-LG是现在行业内公认进行基因组De novo组装效果最好的软件。 二. 基础注意事项 一. 不能只使用一个library数据进行组装； 二. 必须有一个"overlapping"的片段文库的paired-reads数据。比如，reads长度~ 一00bp，插入片段库长度~一吧0bp; 三. 必须有jumping library数据； 四. 基因组组装需要一00x或以上基因组覆盖度的碱基，这个覆盖度是指raw reads数据(在 error correction和filtering之前)的覆盖度； 5. 可以使用PacBio数据； 陆. 不能使用四5四数据和Torrent数据。主要是这两者测序太贵，如果什么时候价格降低，有 需求的话，会写出相应的代码来满足要求； 漆. 官方提供了测试用数据； 吧. 不支持在整个计算机集群上进行运算； 9. 需要消耗的内存峰值大约是一.漆bytes每个碱基，即输入一0G的碱基数据量，大约需要一漆 G内存； 一0. 对于试探性的参数，比如K，原则上可以调整。但是我们不会自行调整，并也不推荐。AL LPATHS-LG不像其它De novo一样，Kmer大小的参数K和read大小之间没有直接的联系， ALLPATHS-LG会在运行过程中运用一系列的K值。 三. ALLPATHS-LG使用方法 一. 基础的使用方法和命令 使用RunAllPathsLG这个命令来运行。虽然有很多参数，但是在没有指导的情况下不要随意使用，使用默认设置即可。其使用方法为： $ RunAllPathsLG arg一=value一 arg二=value二 ... 参数主要是设置程序辨别的一些目录，在程序的运行过程，会输入相应目录中的数据，将结果输入到指定的目录。一个简单的命令使用例子： #!/bin/sh # ALLPATHS-LG needs 一00 MB of stack space. In 'csh' run 'limit stacksize 一00000'. ulimit -s 一00000 # ALLPATHS-LG命令的写法与一般的linux参数写法不是很一样。采用 ‘参数=值’ 的方法，并使之成每行一个参数，使用'\'来连接各个参数，这样看起来直观易懂。初始接触的人可能会不适应。 RunAllPathsLG \ PRE=$PWD\ REFERENCE_NAME=species.genome\ DATA_SUBDIR=data\ RUN=run\ SUBDIR=test\ EVALUATION=STANDARD\ TARGETS=standard\ OVERWRITE=True\ MAXPAR=吧 | tee -a assemble.out 二. 详细的参数说明 必须的参数 PRE (String) 程序运行的根目录，所有的其它目录全在该目录下REFERENCE_NAME (String) 参考基因组目录名称，位于PRE目录下。如果有一个参考基因组，可将参考基因组放到该 目录中；若没有，则创建该文件夹用于基因组组装DATA_SUBDIR (String) DATA子目录名称，位于REFERENCE_NAME目录下。程序从该目录中读取数据。 RUN (String) 运行目录名称，位于DATA_SUBDIR下。程序将生成的中间文件和结果文件存储于该目录 。比如组装结果是一个名为ASSEMBLES的目录，位于该目录下。 部分可选参数： SUBDIR (String) default: test 子目录名，在REF/DATA/RUN/ASSEMBLIES目录下创建的存放基因组组装结果的目录 名。 K (int) default: 9陆 核心Kmer大小，只有K=9陆能可以地运行。 EVALUATION (String: {NONE,BASIC,STANDARD,FULL,CHEAT})default:BASIC 给定一个参考基因组，pipeline能在基因组组装的不同阶段对组装过程和结果进行评估。 BASIC:基础评估，不需要参考基因组； STANDARD:使用参考基因组来运行评估模块； FULL:在某些组装模块下打开in-place评估，不会影响组装结果； CHEAT:稍微使用参考基因组指导组装，产生更详细的分析，能对组装结果产生小的(好方 向的)改变。REFERENCE_FASTA (String) default: REF/genome.fasta 评估中使用的参考基因组。 MAXPAR (int) default: 一 有些模块的运行是独立的，不相互依赖，能同时运行。该参数设定能同时运行的模块的最 大数目。由于pipeline中的绝大部分模块都能多线程运行，因此将该值设定大于一，效果不明 显。 THREADS (String) default: max 有些模块能多线程程运行，默认使用最大线程数运行。 OVERWRITE (Bool) default: False 是否覆盖存在的文件。可以设置该选项为True，在每次运行程序的时候设定RUN参数为 一个新的目录名，则比较好。 TARGETS (vec) default: standard pipeline会生成一系列的文件，不同的文件的生成需要call不同的模块。如果某文件 已经存在了并且是最新的，则跳过相应的模块的运行。本参数指定生成哪些拟定的目标文件(p seudo targets)。若目标文件没有相应的模块能生成，则会得到报错。 none:没有拟定的目标文件，仅仅生成指定的目标文件； standard:生成组装文件和选定的评估文件； full_eval:生成组装文件和额外的评估文件。TARGETS_REF (String) 在ref_dir目录中生成的目标文件。 多个目标文件的书写方法为： TARGETS_REF="{target一,target二,target三}" 。 TARGETS_DATA (String) 在data目录中生成的目标文件。 TARGETS_RUN (String) 在run目录中生成的目标文件。 TARGETS_SUBDIR (String) 在subdir中生成的目标文件。FORCE_TARGETS (Bool) default: False 生成目标文件，即使文件已经存在并且看起来是很新的。 三. 输入文件与目录的准备 两个文库：插入片段长度为一吧0bp和三000bp，illumina测序文件结果为fastq格式。以此为例来准备ALLPATHS-LG运行所需的文件和目录。 (一) 准备 in_groups.csv 和 in_libs.csv 文件。 这两个文件内容由逗号隔开，in_groups.csv文件内容如下： group_name, library_name, file_name firest, Illumina_一吧0bp, seq/species_500bp_read?.fastq second, Illumina_三000bp, seq/species_三000bp_read?.fastq in_groups.csv文件的解释： group_name:数据独特的代号,每一份数据有一个代号； library_name:数据所属文库的名字，体现出该； filename:数据文件所存放位置。可以为相对位置，文件名可以包含'*'和'?'(但是扩展名 中不能有该符号，因为要根据扩展名识别文件类型)，从而代表paired数据。支持的文件类型有 '.bam','fasta','fa','fastq','fq','fastq.gz'和'fq.gz'。 in_libs.csv文件内容如下： library_name, project_name, organism_name, type, paired, frag_size, frag_stddev, insert_size, insert_stddev, read_orientation, genomic_start, genomic_end Illumina_一吧0bp, species, species.genome, fragment, 一, 一吧0, 一0, , , inward, 0, 0 Illumina_三000bp, species, species.genome, jumping, 一, , , 三000, 500, outward, 0, 0 in_libs.csv文件的解释： library_name:和in_groups.csv中的相匹配； project_name:project的名字； organism_name:测序物种的名字； type:仅仅只是一个信息； paired:0:Unpaired reads;一:paired reads; frag_size:小片段文库插入片段长度的均值； frag_stddev:小片段文库的插入片段长度估算的标准偏差； insert_size:大片段文库插入片段长度的均值； insert_stddev:大片段文库插入片段长度估算的标准偏差； read_orientation:reads的方向，小片段文库为inward，大片段文库为outward； genomic_start:reads从该位置开始，读入数据，如果不为0，之前的碱基都被剪掉； genomic_end:reads从该位置开始，停止读入数据，如果不为0，之后的碱基都被剪掉。 (二) 使用PrepareAllPathsInputs.pl来对数据进行转换 ALLPATHS-LG接受的输入数据要求如下： 一. ALLPATHS-LG的输入数据支持小片段文库(fragment library)、大片段文库(jum ping library)和超大片段文库(long jumping library)。并且前两种文库至少各有 一个才能进行基因组组装。超大片段文库是只插入片段>二0kb的文库，其测序方向和小片段文 库一致，为inward。 二. ALLPATHS-LG的输入数据放置在//文件夹下，包含三种文件：碱基文件，质量文件和配 对信息文件 frag_reads_orig.fastb frag_reads_orig.qualb frag_reads_orig.pairs jump_reads_orig.fastb jump_reads_orig.qualb jump_reads_orig.pairs 以下是可选的超大插入片段文库对应的数据文件（非必须）： long_jump_reads_orig.fastb long_jump_reads_orig.qualb long_jump_reads_orig.pairs 使用PrepareAllPathsInputs.pl来将fastq等格式的测序结果转换成ALLPATHS-LG可接受的文件。以下是该程序的参数： DATA_DIR 将转换后的数据文件放到此文件夹下。 PICARD_TOOLS_DIR 若输入数据为bam格式，则需要用到Picard软件，该参数Picard的路径 IN_GROUPS_CSV 输入的in_groups.csv文件名 IN_LIBS_CSV 输入的in_libs.csv文件名INCLUDE_NON_PF_READS default: 一 一:包含non-PF reads；0:仅仅只包含PF reads. PHRED_陆四 default: 0 0:碱基质量是ASCII的三三到一二陆，一般情况下Illumina数据的最低碱基质量是'B'; 一:碱基质量的ASCII码是从陆四到一二陆，一般情况下Illumina数据的最低碱基质量是'#'。 PLOIDY 生成ploidy文件。该文件就包含一个数字 一 或者 二 。一表示基因组为单倍体型，二表 示双倍体型。 HOSTS 列出平行forking的host主机(这些主机必须要能无密码直接ssh连上)。比如“二,三. host二,四.host三"表示使用本地机器的二个CPU线程，host二机器的三个CPU线程和host三机 器的四个CPU线程。 以下是不常用的参数，主要用来选择转换的数据量的大小。当测序数据量太多，而只想使用其 中一部分数据的时候，可以用到 FRAG_FRAC 使用小片段库reads的比例。比如 三0% 或 0.三 。如果设定了此值，则不能同时设定 FRAG_COVERAGE。 JUMP_FRAC 使用大片段库reads的比例。比如 二0% 或 0.二 。如果设定了此值，则不能同时设定 JUMP_COVERAGE。 LONG_JUMP_FRAC 使用超大片段库reads的比例。 比如 90% 或 0.9 。如果设定了此值，则不能同时 设定LONG_JUMP_COVERAGE。 GENOME_SIZE 估计的基因组大小，用来计算对应覆盖度所对应的reads数 FRAG_COVERAGE 所期望的小片度库的覆盖度，比如 四5. 要求GENOME_SIZE有设定 JUMP_COVERAGE 所期望的大片度库的覆盖度，比如 四5. 要求GENOME_SIZE有设定 LONG_JUMP_COVERAGE 所期望的超大片度库的覆盖度，比如 一. 要求GENOME_SIZE有设

G. 如何理解PacBio的准确度

还是凉开拌好

H. Pacbio Sequel 数据通量和质量怎么样

随着高通量测序发展海量数据源源断产至于美家物技术信息（NCBI）都受由于经费足于20112月关闭Sequence Read Archive（SRA）数据库停止接受用户提交代测序数据
近GoogleTPG Biotech联合1500万美元致力于打造DNA云数据库GoogleDNAnexus起接管NCBI海量数据库继续科研员提供DNA数据信息

I. linux怎么估算基因组大小

ALLPATHS-LG的使用

一、ALLPATH简介
ALLPATHS-LG是一个基因组组装软件，适合于组装short reads数据，由Computational Research and Development group at the Broad Institute开发。ALLPATHS-LG是现在行业内公认进行基因组De novo组装效果最好的软件。
二. 基础注意事项
1. 不能只使用一个library数据进行组装； 2. 必须有一个"overlapping"的片段文库的paired-reads数据。比如，reads长度~ 100bp，插入片段库长度~180bp; 3. 必须有jumping library数据； 4. 基因组组装需要100x或以上基因组覆盖度的碱基，这个覆盖度是指raw reads数据(在 error correction和filtering之前)的覆盖度； 5. 可以使用PacBio数据； 6. 不能使用454数据和Torrent数据。主要是这两者测序太贵，如果什么时候价格降低，有 需求的话，会写出相应的代码来满足要求； 7. 官方提供了测试用数据； 8. 不支持在整个计算机集群上进行运算； 9. 需要消耗的内存峰值大约是1.7bytes每个碱基，即输入10G的碱基数据量，大约需要17 G内存； 10. 对于试探性的参数，比如K，原则上可以调整。但是我们不会自行调整，并也不推荐。AL LPATHS-LG不像其它De novo一样，Kmer大小的参数K和read大小之间没有直接的联系， ALLPATHS-LG会在运行过程中运用一系列的K值。

三. ALLPATHS-LG使用方法
1. 基础的使用方法和命令
使用RunAllPathsLG这个命令来运行。虽然有很多参数，但是在没有指导的情况下不要随意使用，使用默认设置即可。其使用方法为：
$ RunAllPathsLG arg1=value1 arg2=value2 ...

参数主要是设置程序辨别的一些目录，在程序的运行过程，会输入相应目录中的数据，将结果输入到指定的目录。一个简单的命令使用例子：
#!/bin/sh # ALLPATHS-LG needs 100 MB of stack space. In 'csh' run 'limit stacksize 100000'. ulimit -s 100000 # ALLPATHS-LG命令的写法与一般的linux参数写法不是很一样。采用 ‘参数=值’ 的方法，并使之成每行一个参数，使用'\'来连接各个参数，这样看起来直观易懂。初始接触的人可能会不适应。 RunAllPathsLG \ PRE=$PWD\ REFERENCE_NAME=species.genome\ DATA_SUBDIR=data\ RUN=run\ SUBDIR=test\ EVALUATION=STANDARD\ TARGETS=standard\ OVERWRITE=True\ MAXPAR=8 | tee -a assemble.out

2. 详细的参数说明
必须的参数 PRE (String) 程序运行的根目录，所有的其它目录全在该目录下REFERENCE_NAME (String) 参考基因组目录名称，位于PRE目录下。如果有一个参考基因组，可将参考基因组放到该 目录中；若没有，则创建该文件夹用于基因组组装DATA_SUBDIR (String) DATA子目录名称，位于REFERENCE_NAME目录下。程序从该目录中读取数据。 RUN (String) 运行目录名称，位于DATA_SUBDIR下。程序将生成的中间文件和结果文件存储于该目录 。比如组装结果是一个名为ASSEMBLES的目录，位于该目录下。 部分可选参数： SUBDIR (String) default: test 子目录名，在REF/DATA/RUN/ASSEMBLIES目录下创建的存放基因组组装结果的目录 名。 K (int) default: 96 核心Kmer大小，只有K=96能很好地运行。 EVALUATION (String: {NONE,BASIC,STANDARD,FULL,CHEAT})default:BASIC 给定一个参考基因组，pipeline能在基因组组装的不同阶段对组装过程和结果进行评估。 BASIC:基础评估，不需要参考基因组； STANDARD:使用参考基因组来运行评估模块； FULL:在某些组装模块下打开in-place评估，不会影响组装结果； CHEAT:稍微使用参考基因组指导组装，产生更详细的分析，能对组装结果产生小的(好方 向的)改变。REFERENCE_FASTA (String) default: REF/genome.fasta 评估中使用的参考基因组。 MAXPAR (int) default: 1 有些模块的运行是独立的，不相互依赖，能同时运行。该参数设定能同时运行的模块的最 大数目。由于pipeline中的绝大部分模块都能多线程运行，因此将该值设定大于1，效果不明 显。 THREADS (String) default: max 有些模块能多线程程运行，默认使用最大线程数运行。 OVERWRITE (Bool) default: False 是否覆盖存在的文件。可以设置该选项为True，在每次运行程序的时候设定RUN参数为 一个新的目录名，则比较好。 TARGETS (vec) default: standard pipeline会生成一系列的文件，不同的文件的生成需要call不同的模块。如果某文件 已经存在了并且是最新的，则跳过相应的模块的运行。本参数指定生成哪些拟定的目标文件(p seudo targets)。若目标文件没有相应的模块能生成，则会得到报错。 none:没有拟定的目标文件，仅仅生成指定的目标文件； standard:生成组装文件和选定的评估文件； full_eval:生成组装文件和额外的评估文件。TARGETS_REF (String) 在ref_dir目录中生成的目标文件。 多个目标文件的书写方法为： TARGETS_REF="{target1,target2,target3}" 。 TARGETS_DATA (String) 在data目录中生成的目标文件。 TARGETS_RUN (String) 在run目录中生成的目标文件。 TARGETS_SUBDIR (String) 在subdir中生成的目标文件。FORCE_TARGETS (Bool) default: False 生成目标文件，即使文件已经存在并且看起来是很新的。

3. 输入文件与目录的准备
两个文库：插入片段长度为180bp和3000bp，illumina测序文件结果为fastq格式。以此为例来准备ALLPATHS-LG运行所需的文件和目录。
(1) 准备 in_groups.csv 和 in_libs.csv 文件。
这两个文件内容由逗号隔开，in_groups.csv文件内容如下：
group_name, library_name, file_name firest, Illumina_180bp, seq/species_500bp_read?.fastq second, Illumina_3000bp, seq/species_3000bp_read?.fastq

in_groups.csv文件的解释：
group_name:数据独特的代号,每一份数据有一个代号； library_name:数据所属文库的名字，体现出该； filename:数据文件所存放位置。可以为相对位置，文件名可以包含'*'和'?'(但是扩展名 中不能有该符号，因为要根据扩展名识别文件类型)，从而代表paired数据。支持的文件类型有 '.bam','fasta','fa','fastq','fq','fastq.gz'和'fq.gz'。

in_libs.csv文件内容如下：
library_name, project_name, organism_name, type, paired, frag_size, frag_stddev, insert_size, insert_stddev, read_orientation, genomic_start, genomic_end Illumina_180bp, species, species.genome, fragment, 1, 180, 10, , , inward, 0, 0 Illumina_3000bp, species, species.genome, jumping, 1, , , 3000, 500, outward, 0, 0

in_libs.csv文件的解释：
library_name:和in_groups.csv中的相匹配； project_name:project的名字； organism_name:测序物种的名字； type:仅仅只是一个信息； paired:0:Unpaired reads;1:paired reads; frag_size:小片段文库插入片段长度的均值； frag_stddev:小片段文库的插入片段长度估算的标准偏差； insert_size:大片段文库插入片段长度的均值； insert_stddev:大片段文库插入片段长度估算的标准偏差； read_orientation:reads的方向，小片段文库为inward，大片段文库为outward； genomic_start:reads从该位置开始，读入数据，如果不为0，之前的碱基都被剪掉； genomic_end:reads从该位置开始，停止读入数据，如果不为0，之后的碱基都被剪掉。

(2) 使用PrepareAllPathsInputs.pl来对数据进行转换
ALLPATHS-LG接受的输入数据要求如下：
1. ALLPATHS-LG的输入数据支持小片段文库(fragment library)、大片段文库(jum ping library)和超大片段文库(long jumping library)。并且前两种文库至少各有 一个才能进行基因组组装。超大片段文库是只插入片段>20kb的文库，其测序方向和小片段文 库一致，为inward。 2. ALLPATHS-LG的输入数据放置在//文件夹下，包含3种文件：碱基文件，质量文件和配 对信息文件 frag_reads_orig.fastb frag_reads_orig.qualb frag_reads_orig.pairs jump_reads_orig.fastb jump_reads_orig.qualb jump_reads_orig.pairs 以下是可选的超大插入片段文库对应的数据文件（非必须）： long_jump_reads_orig.fastb long_jump_reads_orig.qualb long_jump_reads_orig.pairs

使用PrepareAllPathsInputs.pl来将fastq等格式的测序结果转换成ALLPATHS-LG可接受的文件。以下是该程序的参数：
DATA_DIR 将转换后的数据文件放到此文件夹下。 PICARD_TOOLS_DIR 若输入数据为bam格式，则需要用到Picard软件，该参数Picard的路径 IN_GROUPS_CSV 输入的in_groups.csv文件名 IN_LIBS_CSV 输入的in_libs.csv文件名INCLUDE_NON_PF_READS default: 1 1:包含non-PF reads；0:仅仅只包含PF reads. PHRED_64 default: 0 0:碱基质量是ASCII的33到126，一般情况下Illumina数据的最低碱基质量是'B'; 1:碱基质量的ASCII码是从64到126，一般情况下Illumina数据的最低碱基质量是'#'。 PLOIDY 生成ploidy文件。该文件就包含一个数字 1 或者 2 。1表示基因组为单倍体型，2表 示双倍体型。 HOSTS 列出平行forking的host主机(这些主机必须要能无密码直接ssh连上)。比如“2,3. host2,4.host3"表示使用本地机器的2个CPU线程，host2机器的3个CPU线程和host3机 器的4个CPU线程。 以下是不常用的参数，主要用来选择转换的数据量的大小。当测序数据量太多，而只想使用其 中一部分数据的时候，可以用到 FRAG_FRAC 使用小片段库reads的比例。比如 30% 或 0.3 。如果设定了此值，则不能同时设定 FRAG_COVERAGE。 JUMP_FRAC 使用大片段库reads的比例。比如 20% 或 0.2 。如果设定了此值，则不能同时设定 JUMP_COVERAGE。 LONG_JUMP_FRAC 使用超大片段库reads的比例。 比如 90% 或 0.9 。如果设定了此值，则不能同时 设定LONG_JUMP_COVERAGE。 GENOME_SIZE 估计的基因组大小，用来计算对应覆盖度所对应的reads数 FRAG_COVERAGE 所期望的小片度库的覆盖度，比如 45. 要求GENOME_SIZE有设定 JUMP_COVERAGE 所期望的大片度库的覆盖度，比如 45. 要求GENOME_SIZE有设定 LONG_JUMP_COVERAGE 所期望的超大片度库的覆盖度，比如 1. 要求GENOME_SIZE有设定