Githubより
Yakは当初、2つの特定のユースケースのために開発された。1) CCSリードとアセンブリコンティグの塩基精度をロバストに推定すること、2) CCSリードの系統的なエラー率を調査することである。ショートリードのk-merスペクトラムと配列を比較したり、スペクトラムを比較したりすることで目標を達成する。リファレンスゲノムgrand truthデータは必要ない。
ベース精度の推定がトリッキーであることは注目に値する。精度がQ50に近づくと、ショートリード中のサンプルされていないk-merと誤ったk-merの両方がナイーブな推定器に干渉する可能性がある。Yakはこの問題に対処するために経験的モデルを導入した。その推定値は、カバレッジとショートリードの質の影響をあまり受けない。
インストール
macos10.14でビルドした。
git clone https://github.com/lh3/yak
cd yak && make
#conda、ここでは高速なmambaを使う
mamba install -c bioconda yak -y
> yak
$ yak
Usage: yak <command> <argument>
Command:
count count k-mers
qv evaluate quality values
triobin trio binning
trioeval evaluate phasing accuracy with trio
inspect k-mer hash tables
version print version number
> yak count
$ yak count
Usage: yak count [options] <in.fa> [in.fa]
Options:
-k INT k-mer size [31]
-p INT prefix length [10]
-b INT set Bloom filter size to 2**INT bits; 0 to disable [0]
-H INT use INT hash functions for Bloom filter [4]
-t INT number of worker threads [4]
-o FILE dump the count hash table to FILE []
-K INT chunk size [100m]
Note: -b37 is recommended for human reads
> yak qv
$ yak qv
Usage: yak qv [options] <kmer.hash> <seq.fa>
Options:
-l NUM min sequence length [0]
-f FLOAT min k-mer fraction [0.5]
-e FLOAT false positive rate [4e-05]
-p print QV for each sequence
-t INT number of threads [4]
-K NUM batch size [1g]
> yak triobin -h
$ yak triobin -h
Usage: yak triobin [options] <pat.yak> <mat.yak> <seq.fa>
Options:
-c INT min occurrence [2]
-d INT mid occurrence [5]
-t INT number of threads [8]
> yak trioeval -h
$ yak trioeval -h
Usage: yak trioeval [options] <pat.yak> <mat.yak> <seq.fa>
Options:
-c INT min occurrence [2]
-d INT mid occurrence [5]
-n INT min streak [2]
-t INT number of threads [8]
-e print error positions (out of order)
> yak inspect -h
$ yak inspect -h
Usage: yak inspect [options] <in1.yak> [in2.yak]
Options:
-m INT max count (effective with in2.yak) [20]
Notes: when in2.yak is present, inspect evaluates the k-mer QV of in1.yak and
the k-mer sensitivity of in2.yak.
> yak version
$ yak version
0.1-r58-dirty
実行方法
１、k-merハッシュテーブルの構築
#assembly
yak count -K 1.5g -t 16 -o assembly.yak assembly.fa.gz
#single fastq（githubではCCS readsを例にしている,シングルトンk-merは除外)
yak count -b 37 -t 16 -o reads.yak reads.fq.gz
#paired-end fastq （シングルトンk-merは除外）
yak count -b37 -t32 -o sr.yak <(zcat sr*.fq.gz) <(zcat sr*.fq.gz)
- -K chunk size [100m]
- -k k-mer size [31]
- -t number of worker threads [4]
- -b set Bloom filter size to 2**INT bits; 0 to disable [0]
- -o dump the count hash table to FILE []
2、精度推定
yak qv -t32 -p -K3.2g -l100k sr.yak asm.fa.gz > asm-sr.qv.txt
３、k-merヒストグラムやk-merの保存
#k-mer histgram
yak inspect sr.yak > sr.hist
#k-mer配列プリント
yak inspect -p sr.yak > sr.kmers
引用
関連
