R1R2_sorted.bam-xはなくても問題ないが、コールを除外する領域を設定できる(例えばヒトのセントロメアなど)。Control_R1R2_sorted.bamContorl~bamは変異がないと期待される体細胞シーケンスデータ。tumor~bamが変異の可能性がある腫瘍組織のシーケンスデータ。ランが終わるとbinaryのbcfファイルが出力される。結果を見るにはbedtoolsで変換する必要がある。delly.vcfこの時フィルターコマンドは実行することも可能。5つのコールタイプがあるので逐一実行する。geneticsに載った手法。polumorphismsを検出する手法。パフォーマンス比較の論文でも精度が高いと評価されている。ふつうショートリードのアライメントは各々の塩基が一致するかに焦点を当てて行われる。この方式は計算リソースの面から考えると大量のデータを処理するには向いているが、indel周辺はミスマッチが多発してしまうことになる。そこでindelを考量して計算リソースを潤沢に使った丁寧なギャップアライメントを行う機能がいくつかの手法に実装されている(GATKなど)。indelが起きていた場合修正しきれない。indelの検出を試みる手法である。対象領域を限定することで、解析スピードを大きく縮小していることも特徴の1つで、例えば数メガのバクテリアの解析だと早ければ1分以内でランは終わる。platypus-variantまたは順番に導入していく。インストールにはgccとcythonが必要。#python2環境なので、pip3を使ってはダメsamtoolsとhtslibも必要。#python2環境なのでpip3を使ってはダメからPlatypusをzipをダウンロードして解凍。中に入ってmakeこれで完了。ランに必要なリファレンスのfaiファイルを作成。ソートしたbamファイルを使う。bamは複数入力可能。その時はbamをコンマで区切る。パスを通しておけばPlatypus.pyだけで動く。assemblyは実行せず、realignmentだけでindelをコールするようです(defaultは0)。デフォルトではサポートするリードが2で検出するため、ディープにシーケンスしたデータでは感度を下げたい場合がある。12他にもリージョンを限定するオプション(--regions)、またVCFファイルを読み込ませて変異をアノテートするらしきオプション(--source)もある。--sourceは試していない。SNPsはコールしない場合は、--genSNPs=0をつける。--maxSizeはデフォルトでは1500-bpに設定されている。これ以上大きなSVを検出したい場合はサイズをあげる。解析速度は非常に早く、3Mゲノムだと10秒以内にrunは終わった。ヒトゲノム30xでも20分で終わるらしい。追記;人のデータでも試してみた。hg19のchr20をリファレンスにしてテストしたところ(gz圧縮シーケンスデータは2GBx2あったが)、10分以内に解析は終了した。approaches.一度アセンブルを行なって、それからアライメントをとるプログラム。聞くと重そうだが、ヒトゲノムデータでもピークメモリー使用量は90GBくらいで、アセンブルも24時間くらいで終わると書いてある。その先のアライメントは1時間半くらいで終わるとのこと。fermikitmakeビルドしてできたfermi.kitフォルダの中に実行に必要なものが入っている。アライメントにbwaを使っている。indexが必要なので最初に作っておく。出力されるprefix名ペアーリードには対応していないみたいで、ペアリード指定の方法が見つからない。shprefix.mag.gzとprefix.flt.vcf.gzというファイルができる。del予測結果が保存されている。playtus同様、解析時間は非常に短い。indelもコールしてくれるのが1つの利点と言える。70bp以下のリードだと動作しない。BBtoolsでペアリードをマージしてみると使えるかもしれない。#ペアリードをマージする。マージできなかった場合、k=20merで5回伸長してマージする。merged.fq平均長を使いfermikitラン。BBtoolは別に紹介しています(リンク)。ゲノムサイズやリード長を正しく記載しないと上手くSV検出できない。input.fastqなどでaverageを調べてから使ってみてください。approaches.macOSでも動く。SNVと小さなindeを検出できる。ベイズ的アプローチでバリアントを検出する。ヒトゲノム解析でhaplotypeの変異を検出するために開発された。倍数体ゲノムの変異検出やpooledサンプル(複数ゲノムのmixture)にも対応している(公式参照)。brewかcondaでインストール可能。感度は-Cで調整できる。2"では感度が高すぎて、例えば50リードシーケンスリードがある部位で2リードだけッミスマッチがあると検出される。腫瘍の変異などわずかな変異を検出するには都合良いが、この条件では偽陽性も大量に出てくるので、サンプルによっては調整が必要(-Cオプションとか)。callの論文(リンク)では、以下のようなコマンドで実行している。approaches.多分一番有名な有名なツール。詳細が記載されている。practic絵のペーパーが出ているので、それを読んで勉強した方がよい。よいツールだが、関連項目が多く学習曲線は長め。approaches.gitのリンク。macでもインストール可能とあったが、ビルド中にエラーが出たのでcentOSにインストールした。svabaビルドが終わると、src/svaba/に実行ファイルのバイナリができる。