一、三代测序数据的基因组组装

尽管三代单分子测序 (PacBio和Nanopore相关平台) 具有的长读长 (read) 优势为我们获取高连续性的基因组提供了很大的帮助，但是其高昂的价格和较高的错误率等缺点对其组装应用有所限制。如今PacBio常用的测序模式有两种，分别是Circular Consensus Sequencing (CCS，也称为HiFi)和Continuous Long Read (CLR) Sequencing。CCS通过滚环测序的方式，将单模板测序错误的随机性与多轮测序相结合获得一致性序列，大大提高了测序单碱基准确率。CLR测序模式和Nanopore测序类似，产出错误率较高但是读长较长的数据，无GC偏好性且可以同时记录碱基修饰信息。相比较而言，PacBio的CCS测序模式价格相对昂贵，但是reasds单碱基准确性较高 (99.9%)；而其CLR和Nanopore测序价格则相对便宜且测序读长较长，但是单碱基准确性不高 (~85%)。不同平台各有优缺点，研究人员可以根据自身需求选择不同测序平台和测序模式。基于PacBio单分子测序的基因组组装策略有以下几类：1) 三代测序数据深度较低 (<5x) 时，通常以二代测序数据基因组组装的contig之间的骨架为草图，低深度三代测序数据辅助补洞 (gap filling) 和提升基因组；2) 三代测序深度居中 (5-50x) 时，可以进行二代三代混合组装，以三代组装结果为草图，二代reads辅助纠错；3) 三代测序深度较高 (>50x) 时，可以进行纯三代reads组装。基于Nanopore测序的组装策略，则通常是高深度三代测序，然后结合二代数据进行单碱基校正的二三代结合方式。研究人员可以根据不同需求选择不同的策略，本文主要介绍相关的混合组装策略。
         主流的三代基因组组装软件有Canu、FALCON、NextDenovo和wtdbg2等。各种软件层出不穷，根据不同的需求可以选择不同的软件。本文介绍的几个软件已经基本可以满足大部分基因组的组装需求。

1. Canu
   Canu(Koren et al., 2017)的组装核心来自于Celera Assembler(Myers et al., 2000)，该软件最早应用于果蝇和人类基因组组装，是一种基于Overlap-Layout-Consensus (OLC)的从头组装软件。Canu组装结果质量较高，但是其对计算资源和服务器配置有较高的要求。Canu分为三个步骤：数据纠错 (read correction)，数据修剪 (read trimming) 和contig构建 (contig construction)。其中每一步都采用以下模式 (Koren et al., 2017)：
            • 将reads载入read数据库gkpStore；
            • 计算k-mer count，为计算overlap做准备；
            • 计算overlap；
            • 将overlap载入overlap数据库ovlStore；
            • 针对不同的任务，进行不同的运算：
   1. Read correction步骤将用从overlap中计算出的共有序列替换read中原始的噪音序列。
   2. Read trimming步骤将使用overlap来确定每条read高质量序列区域以及低质量序列区域。trimming后，最长的高质量序列片段将会被保留下来。
   3. Contig construction步骤将计算overlap之间的相互关系，生成read layout，并最终生成consensus contig。
      
            Canu可以单做数据纠错或者单做组装 (reads纠错用其他软件)，也可以一步完成de novo组装所需的所有步骤。其运行方式既可以通过命令行参数控制，也可以通过指定配置文件 (-s) 来控制。
            一步运行示例如下：
   
            canu-d out_dir\ #使用-d指定输出路径，默认是在当前运行路径
            -p out_prefix\ #输出文件前缀
            genomeSize=1.5g \ #支持后缀g/m/k，基因组大小可通过软件获得，如genomescope
        useGrid=1 gridEngine=pbs gridEngineResourceOption="-l nodes=1:ppn=THREADS:mem=MEMORY" gridOptions="-q high " \#grid提交选项
            rawErrorRate=fraction-error \ #未纠错reads之间的overlap允许的差异，若reads质量较低 (如由于物种高复杂度引起的测序质量低)，则可以使用较大的数值。PB默认值为0.300，Nanopore默认值为0.500
            correctedErrorRate=fraction-error\ #纠错reads之间的overlap允许的差异，若基因组覆盖度较低或生物学差异较大，则可以调整该差异值。PB默认值为0.045，Nanopore默认值为0.144
            -pacbio|-nanopore|-pacbio-hifi reads/*.fasta.gz#reads类型及路径，可以是三者之一
   
           也可限制运行某些特定步骤：
            -haplotype # generate haplotype-specific reads
            -correct # generate corrected reads
            -trim # generate trimmed reads
            -assemble # generate an assembly
            -trim-assemble # generate trimmed reads and then assemble them
   
           其余参数及配置可参考官方说明：https://canu.readthedocs.io/en/latest/parameter-reference.html
2. FALCON
   FALCON是PacBio公司开发的一款用于三代测序数据的de novo组装软件，与之一起开发的是其下游分析软件FALCON-Unzip(Chin et al., 2016)。与该公司开发的HGAP(Chin et al., 2013)软件比较而言，FALCON更适合于大基因组的组装，且能分析双倍体序列，并在基因组组装结果中将变异位点信息和基因组序列分别以alternative contigs(a-contigs)和primary contigs(p-contigs)的形式给出。每一条a-contig都有其对应的p-contig序列。FALCON-Unzip是单倍型组装软件，它能在FALCON软件的基因组组装结果基础上，根据识别出的SNPs等信息对基因组进行单倍型分型。
            FALCON流程主要包括三个步骤：
            • pre-assembly：对raw subreads进行纠错并预组装，结果存放在0-rawreads路径下；
            • pread overlapping：对上一步得到的preads进行相互比对，构建overlap，结果存放在1-preads_ovl路径下；
            • contig assembly：使用overlap结果进行构图并搭建contig，结果存放在2-asm-falcon路径下。
            FALCON运行命令如下：
            /PATH/To/Installation/fc_run.pyfc_run.cfg
           其中，fc_run.cfg是其配置文件，以下是一个简单的配置示例：
            [General]
            job_type =sge
            input_fofn = input.fofn
            input_type = raw
   
            #Data Partitioning
            pa_DBsplit_option = -x500 -s400
            ovlp_DBsplit_option = -x500 -s400
   
            ####Pre-assembly
            length_cutoff = -1
            genome_size = 2800000000
            seed_coverage = 40
            pa_HPCdaligner_option=-v -B128 -M24
            pa_daligner_option= -k18 -e0.80 -l1000 -h256 -w8 -s100
            falcon_sense_option=--output-multi --min-idt 0.70 --min-cov 4 --max-n-read 200
            falcon_sense_greedy=False
   
            #Pread overlapping
            ovlp_HPCdaligner_option=-v -B128 -M24
            ovlp_daligner_option= -k24 -e.92 -l1800 -h1024 -s100
   
            #Final Assembly
            length_cutoff_pr=1000
            overlap_filtering_setting=--max-diff 100 --max-cov 100 --min-cov 2
            部分参数说明如下：
            • input_type：表示输入的数据类型，raw指原始的subreads；preads指经过了pre-assembly的reads，也就是纠错之后的reads，若使用该类型数据，运行过程会跳过pre-assembly步骤。FALCON可以使用自己纠错的preads，也可以使用其它软件纠错后的reads。
          • length_cutoff = -1：设置对种子序列的长度筛选阈值。若该参数值设置为-1，则程序自动计算种子序列的长度筛选阈值，根据genome_size和seed_coverage两个参数挑选最长的reads序列作为种子序列，直到其数据量达到基因组指定覆盖度为止。
            • seed_coverage = 40：设置seed覆盖度。推荐设置seed_coverage参数的值为20~40×。
       • pa_HPCdaligner_option和pa_daligner_option：该选项设置比对过程 (daligner) 的参数，其中pa_HPCdaligner_option主要影响比对过程所用资源，详细比对原理及参数可参考：https://dazzlerblog.wordpress.com/command-guides/daligner-command-reference-guide/；针对不同情况数据，作者建议参数为：
   1. -e：平均序列相似度，低质量数据建议0.70，高质量数据建议0.80。
      
   2. -l：overlap最短长度，文库质量若较差、片段较短建议设置为1000，文库质量较好、片段较长建议设置为5000。
      
   3. -k：kmer大小，低质量数据建议设置为14，高质量数据建议设置为18；较小的kmer数值，比对灵敏度 (sensitivity) 会更高，但是所需计算资源会更大，运行会比较慢，适用于低质量数据；反之，较大的kmer值，特异性 (specificity) 会更高，使用资源较低，运行较快，但是只适用于高质量数据。
      

           • pa_DBsplit_option和ovlp_DBsplit_option：该选项设置组装过程中对reads进行分块的参数，其中-s表示每份数据含有的数据量 (Mb)，默认值为200；-x表示忽略长度低于该阈值的reads；对于大基因组，作者推荐参数为pa_DBsplit_option=-x500 -s200，ovlp_DBsplit_option=-x500 -s200；对于小基因组 (<10Mb)，作者推荐参数则为pa_DBsplit_option = -x500 -s50，ovlp_DBsplit_option = -x500 -s50；
           • ovlp_daligner_option和ovlp_HPCdaligner_option：该选项设置pread overlapping运行过程中的参数，请注意，该参数作用方式与上述pa_HPCdaligner_option和pa_daligner_option类似，但是不可混淆，针对不同情况数据，作者建议参数为：

   1. -e：平均序列相似度，近交 (inbred) 物种数据建议0.93，远缘杂交 (outbred) 物种数据建议0.96。
      
   2. -l：overlap最短长度，preassembly结果较差或文库质量较差、片段较短建议设置为1800，文库质量较好、片段较长建议设置为6000。
      
   3. -k：kmer大小，低质量数据建议设置为18，多数情况下建议设置为24。
      
            • length_cutoff_pr：该参数设置用来最终组装的preads的最短长度，该值通常允许有15-30x的纠错数据用来最终组装；
            • overlap_filtering_setting：该参数设置preadoverlap的过滤标准，其中--max-diff表示5’和3’端覆盖度差异的阈值，高于该指定值的overlap将会被过滤掉；--max-cov通常会过滤掉由于污染或重复序列引入的overlap；--min-cov则会指定overlap的最低覆盖度。
            其余参数及配置可参考官方说明：https://github.com/PacificBiosciences/pb-assembly
   
3. NextDenovo
   NextDenovo(胡江，武汉希望组)是一款基于图论的三代测序数据(CLR, CCS和Nanopore)的基因组denovo组装软件。它使用类似于Canu的“先纠错后组装”的策略(PacBio CCS数据(Wenger et al., 2019)不需要纠错步骤)，需要的计算资源和存储相对较少，组装快慢多数情况下取决于I/O瓶颈。其组装序列的单碱基准确度约为98%-99.8% (https://github.com/Nextomics/NextDenovo)。
            但是请注意，当前release的版本只能进行小于3.5G的基因组组装，大基因组组装版本为非公开版本，需要联系软件发布者。
            该软件用法比较简单，和多数软件一样，需要指定配置文件，组装运行快慢的关键在于资源配置。某些步骤出错时，可以直接杀掉所有任务，然后重新进行投递，这也是该软件的优势之一。

          /PATH/To/Installation/nextDenovorun.cfg -l log.txt

            示例配置如下，详细参数可参考：https://nextdenovo.readthedocs.io/en/latest/OPTION.html
          [General]
          job_type = pbs#指定任务运行方式，pbs，sge，或者local，或者其他集群类型
          job_prefix = NextDenovo
          task = all # 'all', 'correct', 'assemble'
          rewrite = yes # yes/no
          deltmp = yes
          rerun = 3
          parallel_jobs = 100
          input_type = raw
          input_fofn = ./input.fofn
          workdir= ./01_rundir
          cluster_options = -q high2 -l nodes=1:ppn={cpu}
          read_type = ont#clr, ont, ccs
   
          [correct_option]
          read_cutoff = 1k#过滤原始数据中低于1k的read
          blocksize = 5g
          genome_size = 1.74g#estimated genome size
          seed_depth = 40#纠错seed深度，和FALCON等类似
          pa_correction = 100
          seed_cutfiles = 50
          sort_options = -m 60g -t 30 -k 50
          minimap2_options_raw = -x ava-ont -t 10
          correction_options = -p 25
   
          [assemble_option]
          random_round = 10
          minimap2_options_cns = -x ava-ont -t 6 -k17 -w17
          nextgraph_options = -a 1

4. wtdbg2
   wtdbg2(Ruan and Li, 2020)整体上遵循OLC算法，结合了all-vs-all比对和fuzzy-Bruijn graph (FBG)的优点，该软件解决了通常软件难以解决的高I/O瓶颈和大量无效k-mer的问题 (Ruan and Li, 2020)，以资源消耗少速度快的优点著称，尤其对于大基因组组装十分友好。然而，该软件也有如下限制：
          • Reads最长限制是0x0003FFFFU (256 Kb)，再长的reads会被切分开；
          • Reads数量最多是0x03FFFFFFU (64 M)，如果数量过多，使用者需要过滤部分较短的reads；
          • 可以设定的线程数 (threads) 最多是4096；
          • 不可以跨节点并行运行，但是可以通过kbm和wtdbg --load-alignments在特定步骤实现跨节点并行计算。
          wtdbg2运行简单，可以有一步运行也可以手动分步运行，用法如下：
   
          #quick start with wtdbg2.pl
          ./wtdbg2.pl -t 16 -x rs -g 4.6m -o dbg reads.fa.gz
   
          # Step by step commandlines
          # assemble long reads
           ./wtdbg2 -x rs -g 4.6m -i reads.fa.gz -t 16 -fodbg
   
          # derive consensus
          ./wtpoa-cns -t 16 -i dbg.ctg.lay.gz -fodbg.raw.fa
   
          # polish consensus, not necessary if you want to polish the assemblies using other tools
          minimap2 -t16 -ax map-pb -r2k dbg.raw.fa reads.fa.gz | samtools sort -@4 >dbg.bam
          samtools view -F0x900 dbg.bam| ./wtpoa-cns -t 16 -d dbg.raw.fa -i - -fodbg.cns.fa
   
          # Addtionalpolishment using short reads
          bwa index dbg.cns.fa
        bwa mem -t 16 dbg.cns.fa sr.1.fa sr.2.fa | samtools sort -O SAM | ./wtpoa-cns -t 16 -x sam-sr -d dbg.cns.fa -i - -fodbg.srp.fa
   

           详细用法及参数可参考：https://github.com/ruanjue/wtdbg2/blob/master/README-ori.md
   

二、二代短片段reads纠错

三代测序具有长读长、错误率高的特点。虽然组装软件会进行纠错，但是其组装结果的单碱基准确率仍然不及二代测序数据的组装结果。因此，通常会利用二代短片段文库测序reads对三代基因组组装结果进行纠错。常用的软件有Pilon和NextPolish等。

1. Pilon
   Pilon(Walker et al., 2014)可以对三代基因组组装结果进行纠错，要求输入基因组的FASTA文件以及二代测序数据比对到组装结果的BAM文件，其根据比对结果对输入的基因组质量进行提高。Pilon可以使用三种不同二代数据的BAM文件：
           --frags <frags.bam> #paired-end测序比对结果，例如Illumina paired-end reads(insert size<1000bp).
           --jumps <jumps.bam> #mate-pair测序比对结果，例如Illumina mate-pair reads (insert size>1000bp).
           --unpaired <unpaired.bam> #unpaired sequencing reads.
           Plion整体用法比较简单，主要是需要根据不同情况准备输入的BAM文件：
           bwa index -p index/draft draft.fa
           bwa mem -t 20 index/draft read_1.fq.gz read_2.fq.gz | samtools sort -@ 10 -O bam -o align.bam
           samtools index -@ 10 align.bam
   
        java -Xmx${MEMORY}G -jar pilon-1.22.jar --genome draft.fa --frags align_filer.bam --fix snps,indels --output pilon_polished --vcf&> pilon.log
           其中，内存可以根据基因组大小来调整，1Mb基因组需要分配至少1GB资源。实际使用来说，小基因组可以直接运行；但是对于大基因组，直接运行不太现实，可以采用如下切分的思想。首先，在比对阶段，将基因组按照contig进行切分，并基于所有reads比对到基因组上的SAM文件分别提取每条contig的比对信息，再进一步将提取结果转化成SAM和BAM文件。然后针对每一条提取的contig和BAM文件，分别运行Pilon进行纠错。最后将纠错结果合并。另外，Pilon运行一般需要迭代至少2-3轮反复纠错，但是不可迭代次数太多。
           详细参数及用法请参考：https://github.com/broadinstitute/pilon/wiki/Requirements-&-Usage
   
2. NextPolish
   与NextDenovo一样，NextPolish(Huet al.,2020)也是武汉希望组开发的一款三代基因组纠错工具。与Pilon相比，NextPolish是基于k-mer运算的软件，所以运行速度和资源消耗都优于Pilon；Plion只能运用二代短读长序列进行纠错，而NextPolish可以使用二代短读长序列、三代长读长序列、或者两者结合来纠正组装时导致的碱基错误，加之运行方法简单，因此目前NextPolish的实用性和适用面更广。
            NextPolish的运行方法如下：
            /PATH/To/Installation/nextPolishrun.cfg
           其中，run.cfg为配置文件，示例配置如下：
           [General]
            job_type = local
            job_prefix = nextPolish
            task = best
            rewrite = yes
            rerun = 3
            parallel_jobs = 6
            multithread_jobs = 5
            genome = ./raw.genome.fasta
            genome_size = auto
            workdir= ./01_rundir
            polish_options = -p {multithread_jobs}
   
            [sgs_option] #optional
            sgs_fofn = ./sgs.fofn
            sgs_options = -max_depth 100 -bwa
   
            [lgs_option] #optional
            lgs_fofn = ./lgs.fofn
            lgs_options = -min_read_len 1k -max_depth 100
            lgs_minimap2_options = -x map-ont
           部分参数说明如下：
           job_type: 任务投递方式，可选local，sge，pbs，slurm，若使用非local参数运行，则需要安装对应系统的DRMAA来完成任务投递。
           task = best：纠错任务模式，可选all, default, best, 1, 2, 5, 12, 1212等，其中，1和2是针对短reads的算法模型；5是针对长reads的算法模型。all=[5]1234, default=[5]12, best=[55]1212. (默认参数: best)。
           sgs_options: 该选项设置二代测序polish的参数。
           lgs_option：该选项设置三代测序polish的参数。
           其余参数及用法请参考：https://nextpolish.readthedocs.io/en/latest/OPTION.html

三、Bionano 光学图谱组装

Bionano Saphyr 光学图谱作为基因组学研究的重要工具，其关键技术DLS标记 (Direct Label and Stain) 能够在不产生任何物理损伤的情况下，对基因组DNA进行荧光标记，进而通过结合芯片Saphyr Chip处理和高分辨率荧光成像系统，获得完整的DNA物理图谱，分子N50长度平均可达300kb(grandomics.com)。超长的基因组物理图谱为基因组组装提供了染色体尺度的框架，并能高效检测到大片段纯合子和杂合子的结构变异。光学图谱测序数据的主要分析工具包含Linux下的运行软件Solve (https://bionanogenomics.com/support/software-downloads/) 以及Windows下的可视化软件Access (https://bionanogenomics.com/support/download-form?file=http://bnxinstall.com/access/BionanoAccessWindowsInstall.html&title=Bionano%20Access%20for%20Windows)，以下为详细运行步骤：
       第一步：过滤短于给定阈值的分子。
       $Bionano/RefAligner/11442.11643rel/RefAlinger -iall.bnx -minlen 120 -merge -o output -bnx
       第二步：基因组序列模拟酶切，得到CMAP文件。
       perl $Bionano/HybridScaffold/11162020/scripts/fa2cmap_multi_color.pl –i genome.fa -e cttaag 1
      第三步：用align_bnx_to_cmap.py进行比对，Bionano光学图谱比对的基本原理是基于标记的相对位置。需要根据输出结果contigs/alignmolvref/alignmol_log_simple.txt里的“Fraction of aligned molecules”和“Effective coverage of reference (×)”，判断数据是否符合最低的比对率。比对结果可以下载到本地，然后上传至Access进行可视化。

        python $Bionano/Pipeline/11162020/align_bnx_to_cmap.py \
        --prefix human \
        --mol input.bnx \
        --ref reference.cmap \
        --ra $Bionano/RefAligner/11442.11643rel \
        --nthreads80 \
        --output prealign \
        --snrFilter 2 \
        --color 1
       第四步：从头组装Bionano图谱，其中-a参数最为重要 (其指定的xml文件配置了流程中每一步的具体控制参数)。
       python $Bionano/Pipeline/11162020/pipelineCL.py \
        -T 96 -N 4 -f 1 \
        -i 5 \
        -b input.bnx \
        -y -r reference.cmap \
        -l Assembly \
        -t $Bionano/RefAligner/11442.11643rel/RefAlinger \
        -a $Bionano/RefAligner/11442.11643rel/RefAlinger/optArguments_nonhaplotype_saphyr_human.xml
        第五步：从头组装结果图谱与参考基因组图谱比对，生成三个比对文件 (.xmap, _q.cmap，_r.cmap)。这些比对文件可上传至Access进行可视化。
       python $Bionano/Pipeline/11162020/runCharacterize.py \
        -t $Bionano/RefAligner/11442.11643rel/RefAlinger \
        -q <query CMAP> \
        -r <sequence reference CMAP>\
        -p $Bionano/Pipeline/11162020 \
        -a $Bionano/RefAligner/11442.11643rel/RefAlinger/optArguments_nonhaplotype_saphyr_human.xml \
        -n <number of threads to use, default 4>
       第六步：混合组装 (Hybrid Scaffold)，以单酶系统 (Single-Enzyme) 为例。
       perl $Bionano/HybridScaffold/11162020/hybridScaffold.pl
        -n <sequence file in FASTA format> \
        -b <Bionano CMAP file> \
        -u CTTAAG \
        -c $Bionano/HybridScaffold/11162020/hybridScaffold_config_DLE1.xml \
        -r $Bionano/RefAligner/11442.11643rel/RefAlinger \
        -o <output directory>

 \
        -f \ #是否覆盖之前的输出
        -g \
        -B 2 \ #决定如何处理光学图谱的冲突，可选1、2或3，其中1表示不过滤；2表示在冲突处分割contig；3表示删除冲突的contig；
        -N 2 \ #决定如何处理物理图谱的冲突，可选1、2或3，其中1表示不过滤；2表示在冲突处分割contig；3表示删除冲突的contig；
        -p $Bionano/Pipeline/11162020
       第七步：输出目录下的agp.fasta即为组装结果，hybridScaffold_archive.tar.gz可上传至Access进行查看。混合组装作为BioNano重要的一步，可以发现基因组组装结果中不正确的部分，从而提高基因组的准确性。组装过程中会检测到光学图谱和物理图谱上的标记存在过多无法匹配的情况，该信息会保留在conflicts.txt中，最大允许错配数可以在配置XML文件的assignAlignType.max_overhang中进行修改。基于上一步中的-B和-N参数，软件会进一步通过检查分子的覆盖度(molecule coverage)和冲突标记附近的嵌合质量得分(chimeric quality scores)，对冲突作出对应的处理，如保留该contig或者在冲突处分割contig，亦或者删除该contig，并将结果最终保存到conflicts_cut_status.txt 中。进一步，通过在Access上可视化后，可以通过肉眼查看冲突位点的图谱信息，检查对比软件处理结果，判断软件处理结果是否正确，不正确的部分可以通过手动修改conflicts_cut_status.txt中的状态 (okay表示不作处理，cut 表示切割， exclude表示删除该contig)，保存后重新运行，导出Access处理结果即可。具体可以查看：https://bionanogenomics.com/wp-content/uploads/2018/04/30073-Bionano-Solve-Theory-of-Operation-Hybrid-Scaffold.pdf；https://bionanogenomics.com/wp-content/uploads/2017/03/30166-Hybrid-Scaffold-Conflict-Cut-Status-File-Format-Specification-Sheet.pdf

四、Hi-C测序数据组装

高通量染色质构象捕获技术 (High-throughput chromosome conformation capture，简称Hi-C) 为基因组组装过程中scaffolds 快速锚位提供了契机，该技术通过将空间结构上临近的基因组片段进行甲醛交联等一系列处理，从而得到染色质在空间结构上的交互信息，进而使我们得以研究染色质三维构象。相比于传统的基因组组装方法，基于染色质交互作用组装基因组的策略能够实现染色体水平的基因组组装。其具有实验操作简易、实验和时间成本较低、准确性及分辨率高等特点。因此，其在基因组相对复杂的多倍体和高度杂合的物种中有着更大的应用前景。Hi-C和Bionano光学图谱相似，但是由于Bionano很难处理Hi-C数据组装结果中包含的朝向/排序错误，且Bionano可以高效检测大片段纯合子和杂合子结构变异，所以通常是先进行Bionano组装，后运行HiC组装。本文档介绍的流程为Juicer + 3D-DNA + Juicebox。
        Juicer(Durandet al., 2016)是可以处理上T数量级Hi-C数据的流程，可以由原始FASTQ数据处理得到不同分辨率的Hi-C图谱。在使用对应的工具Juicer tools下，可以自动annotate loops和contact domains。其可以兼容很多运行平台，包括LSF, Univa, SLURM, PBS，甚至是个人计算机。下载解压后的软件目录下有对应不同平台的运行目录，所以相比较而言比较友好。对于辅助基因组组装而言，运行路径下需要提前建立references和restriction目录，分别存放建立好索引的基因组文件和酶切位点文件，运行方法及部分参数如下，其余参数及用法可参考：https://github.com/aidenlab/juicer/wiki/Usage
        python $workdir/scripts/get_inres.py $enzyme $species $reference.fa
        bwa index -a bwtsw $reference.fa
        python $workdir/scripts/get_length.py -i $reference.fa -o $reference.fa.length

        bash $workdir/scripts/juicer.sh \
        -d $workdir \ ##the top level directory，其中，fastq目录应包含fastq文件，splits目录运行中会被建立，以存放临时切割的文件，aligned目录会被建立，以存放最终比对结果
        -D $workdir \ ##Juicer scripts directory
        -S early \ ##表示运行的不同阶段，必须是"merge", "dedup", "final", "postproc", "early"之一，此流程采用early对接下一步3D-DNA。
        -g $species \
        -z $workdir/references/$reference.fa \ ##reference基因组
        -t $thread \ ##线程数
        -s $enzyme \ ##限制酶
        -y $workdir/restriction/$reference.enzyme.txt \ ##酶切位点文件
        -p $workdir/references/$reference.fa.length ##reference基因组contig长度
        Juicer运行完成后，aligned目录下生成的merged_nodups.txt即为下一步3D-DNA(Dudchenko et al., 2017)运行的输入文件之一。3D-DNA通过运行一系列迭代过程从而达到消除misjoins的目的，继而通过Polish, Split, Seal和Merge，生成最终的基因组文件。示例运行脚本如下，详细参数可参考https://github.com/aidenlab/3d-dna/wiki
       bash /soft/3d-dna-master/run-asm-pipeline.sh \
        -m haploid \
        -i 15000 \ #忽略该长度以下的contig，默认值是15k
        -r 0 \ #设置迭代次数，如果不打断的话就是0，打断的话就看情况设置，一般2-3轮
        $workdir/references/$reference.fa \
        $workdir/aligned/merged_nodups.txt
        3D-DNA运行结果中，包含几部分重要的文件。首先是“.fasta”文件，其中”FINAL.fasta”为最终的染色体形式基因组文件。另一部分是“.hic”文件，可导入可视化软件进行可视化，与之需要一起导入可视化软件Juicebox的是对应的 “.assembly” 文件，其中内容包含了输入contig在组装不同阶段的tracks及modifications。
        Juicebox(Durandet al., 2016)是一款采用java语言编写的图形化界面工具，既有网页版工具，也可以在本地个人计算机使用。通过一系列操作，可以实现Hi-C图谱的动态修改，实现高质量染色体级别基因组的组装。软件整体使用比较简单，具体使用说明可参照: https://github.com/aidenlab/Juicebox/wiki。修改完成后可导出modified.assembly，并通过该脚本生成最终基因组文件和agp文件：https://github.com/phasegenomics/juicebox_scripts。

致谢

衷心感谢武汉未来组李净净和青岛华大基因研究院范广益及其同事对本文的修改和建议。

竞争性利益声明

作者声明没有利益冲突。

参考文献

1. Chin, C.-S., Alexander, D. H., Marks, P., Klammer, A. A., Drake, J., Heiner, C., Clum, A., Copeland, A., Huddleston, J., Eichler, E. E., Turner, S. W. and Korlach, J. (2013). Nonhybrid, finished microbial genome assemblies from long-read SMRT sequencing data. Nature Methods 10(6): 563-569.
2. Chin, C.-S., Peluso, P., Sedlazeck, F. J., Nattestad, M., Concepcion, G. T., Clum, A., Dunn, C., O'Malley, R., Figueroa-Balderas, R., Morales-Cruz, A., Cramer, G. R., Delledonne, M., Luo, C., Ecker, J. R., Cantu, D., Rank, D. R. and Schatz, M. C. (2016). Phased diploid genome assembly with single-molecule real-time sequencing. Nature Methods 13(12): 1050-1054.
3. Dudchenko, O., Batra, S. S., Omer, A. D., Nyquist, S. K. and Hoeger, M. (2017). De novo assembly of the Aedes aegypti genome using Hi-C yields chromosome-length scaffolds. Science356(6333): 92-95.
4. Durand, N. C., Robinson, J. T., Shamim, M. S., Machol, I., Mesirov, J. P., Lander, E. S. and Aiden, E. L. (2016). Juicebox provides a visualization system for Hi-C contact maps with unlimited zoom. Cell Syst 3(1): 99-101.
5. Durand, N. C., Shamim, M. S., Machol, I., Rao, S. S., Huntley, M. H., Lander, E. S. and Aiden, E. L. (2016). Juicer provides a one-click system for analyzing loop-resolution Hi-C experiments.Cell Syst 3(1): 95-98.
6. grandomics.com. Retrieved fromhttps://www.grandomics.com/news/bionano_g_x_t_p_z_s_z_m/
7. Hu, J. Retrieved from https://github.com/Nextomics/NextDenovo
8. Hu, J., Fan, J., Sun, Z. and Liu, S. (2020). NextPolish: a fast and efficient genome polishing tool for long-read assembly. Bioinformatics 36(7): 2253-2255.
9. Koren, S., Walenz, B. P., Berlin, K., Miller, J. R., Bergman, N. H. and Phillippy, A. M. (2017). Canu: scalable and accurate long-read assembly via adaptive k-mer weighting and repeat separation.Genome Res 27(5): 722-736.
10. Myers, E. W., Sutton, G. G., Delcher, A. L., Dew, I. M., Fasulo, D. P., Flanigan, M. J., Kravitz, S. A., Mobarry, C. M., Reinert, K. H., Remington, K. A., Anson, E. L., Bolanos, R. A., Chou, H. H., Jordan, C. M., Halpern, A. L., Lonardi, S., Beasley, E. M., Brandon, R. C., Chen, L., Dunn, P. J., Lai, Z., Liang, Y., Nusskern, D. R., Zhan, M., Zhang, Q., Zheng, X., Rubin, G. M., Adams, M. D. and Venter, J. C. (2000). A whole-genome assembly of Drosophila. Science 287(5461): 2196-2204.
11. PacificBiosciences. Bioinformatics-Training. Retrieved from https://github.com/PacificBiosciences/Bioinformatics-Training/wiki/Large-Genome-Assembly-with-PacBio-Long-Reads
12. Ruan, J. and Li, H. (2020). Fast and accurate long-read assembly with wtdbg2. Nat Methods 17(2): 155-158.
13. Walker, B. J., Abeel, T., Shea, T., Priest, M., Abouelliel, A., Sakthikumar, S., Cuomo, C. A., Zeng, Q., Wortman, J., Young, S. K. and Earl, A. M. (2014). Pilon: an integrated tool for comprehensive microbial variant detection and genome assembly improvement. PLoS One 9(11): e112963.
14. Wenger, A. M., Peluso, P. and Rowell, W. J. (2019). Accurate circular consensus long-read sequencing improves variant detection and assembly of a human genome. Nat Biotechnol37(10): 1155-1162.