したがって、今回の場合クオリティスコアの分布がQ25を下回るリードがなければ、きちんとクオリティーカットされていることになります。自分の決めたThresholdを下回るリードが存在しなければ、信頼できるデータとするというのが基本的な考え方だと理解しています。他にも項目があります。FastQCは幸いにもググるとたくさん情報が出てきますので、気になる人は自学してください。ここでデータを確認し、クオリティートリミングが上手くできたとして次に進めます。SPAdeshttp://kazumaxneo.hatenablog.com/entry/2018/06/13/232022に詳しく書かれています。当方は難しかったので半分しか読んでおりません。novoアセンブリソフトウェアになります。Graphを搭載したことがいかにすごいかはこのサイトを見れば分かります。両者の違いは根底にある計算方法です。Graph法ではオイラーパス問題が使われています。当方も詳しいことは分かりませんが、コンピュータの計算上ではオイラーパス問題の方が極めて都合がいいそうです。違いとしてハミルトンパス問題では設定した領域分共通しているリードをつなげて長くするという考え方ですが、オイラーパス問題ではリードを細かくして、繋げれるだけ繋げて、最終的に一番長く繋がるルートを探すという考え方になります。用意し、同時に解析させて、最終的に混ぜて長く繋がるように設計されているようです。多くのゲノムアセンブラは更新が止まっていますが、SPAdesは未だ更新が続いています。いう意味では信頼できるソフトウェアだなと考えています。SPAdesのインストールSPAdesもHomebrewでインストールできます。auto-detect]SPAdesは設定が極めて複雑です。パラメータが多い理由はそれだけゲノムアセンブリのパラメータ設定が肝要であるかを表していると考えていいと思います。数字を触るだけで、かなりデータが変わります。今回はトライアルなので、難しく考えずに以下に当てはまるように書き換えてください。output_dirは現在使用しているディレクトリ上に出来ます。output_dir万が一、PacBioやNanoporeを含むデータを選んだ場合は--pacbioや--nanoporeのオプションを利用してください。readシーケンスで足りない部分を補えるので、確かにロングリードを入れるアセンブリの方が早くコンプリートになりやすいです。解析が終了すると、たくさんのファイルがoutput_dirに出来ます。そのうち、scaffolds.fastaが最終生産物になります。続いて、scaffolds.fastaがどういう状態なのかを確認していきます。QUASTQUASTはアセンブリの性能や精度を評価するツールになります。どれくらいアセンブルできたかどうかを簡単に確認できます。今回であれば、SPAdesを利用してアセンブルしていますが、このツールを利用することでどれくらいコンティグができたかなどが確認できます。QUASTの使い方QUASTもFastQC同様、GUIとCUIの両方で利用できます。QUASTに関してはGUIで利用するのが楽かと思います。GUIでQUASTを行う。http://quast.bioinf.spbau.ruを開きます。データをアップロードして、メールアドレスを打ち、しばらく待ってください。10分くらいで終わります。リファレンスゲノムがあると非常に良いですが、今回はトライアルなので省きます。CUIでQUASTを行う。QUASTはhomebrewでインストールできます。Directoryにできます。その中にPDFファイルとHTMLファイルができます。結果を確認するhttp://kazumaxneo.hatenablog.com/entry/2017/08/22/231007を見てください。結果については非常に分かりやすいかと思います。DFASTによるアノテーションhttps://dfast.nig.ac.jp/dfc/を見てください。動画の場合はhttps://togotv.dbcls.jp/20180318.htmlをご覧ください。十分に説明があるので、あまり書きませんがDFASTはWeb上で使えるアノテーションパイプラインです。他のアノテーションソフトのProkkaなどに比べて、データが選べる、データが見やすいので当方はDFASTを好んで使っています。Prokkaも使ってますが、DFASTの方がしっかりアノテーションしてくれる感じがしています。説明するまでもなく、超簡単です。https://dfast.nig.ac.jp/dfc/を開いてアップロード、メールアドレスを打って、待つだけです。コンピュータに強ければ、dfast-coreを入れてもらうのがいいと思います。For文を使うと同時に多サンプルが処理できますので、当方はdfast-coreしか使っていません。dfast-coreにやり方載っています。Genomicsするもよし。ここから先がサイエンスです。(小並)終わりに本講義の内容は以上になります。