wtdbg v2.5安装与使用--生信工具105

📅 2026/7/7 2:36:38 👁️ 阅读次数 📝 编程学习
wtdbg v2.5安装与使用--生信工具105

简介

wtdbg2是一款针对 PacBio 或牛津纳米孔(ONT)长噪音读长的从头组装器。它直接组装原始读长、不预先纠错,再从中间组装结果构建一致性序列。wtdbg2 可组装人类基因组,甚至 32Gb 蝾螈基因组,速度比 CANU、FALCON快数十倍,同时产出的 contig 碱基准确度相当。

组装过程中,wtdbg2 将读长切分为1024bp 片段,把相似片段合并成图的顶点,再依据片段在原读长上的邻接关系连接顶点,形成模糊布鲁因图(Fuzzy Bruijn Graph, FBG)。它类似传统 De Bruijn 图,但允许错配 / 缺失,并在合并 k‑mer 时保留读长路径;这一点是 wtdbg2 与多数长读长组装器的核心区别。

https://github.com/ruanjue/wtdbg2 #官网

安装

wtdbg2仅支持 64 位 Linux。 编译:在源码目录执行make,然后把wtdbg2wtpoa-cns加入环境变量 PATH 即可。

附带工具:

  • 近似比对器kbm
  • 更快但精度略低的一致性工具wtdbg‑cns
  • scripts 目录包含多种辅助脚本
​git clone https://github.com/ruanjue/wtdbg2 cd wtdbg2 && make
使用 wtdbg2.pl 快速运行 ./wtdbg2.pl -t 16 -x rs -g 4.6m -o dbg reads.fa.gz 分步命令行(推荐) 1)长读长组装 ./wtdbg2 -x rs -g 4.6m -i reads.fa.gz -t 16 -fo dbg 2)生成一致性序列 ./wtpoa-cns -t 16 -i dbg.ctg.lay.gz -fo dbg.raw.fa 3)对一致性序列进行抛光(若打算用其他工具抛光,此步可略) 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 - -fo dbg.cns.fa 4)用短读长进一步抛光(可选) 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 - -fo dbg.srp.fa

使用说明

wtdbg2 包含两个核心组件:

  • 组装器 wtdbg2:组装原始读长,输出prefix.ctg.lay.gz(contig 布局与边序列)
  • 一致性工具 wtpoa‑cns:输入上述文件,输出最终 FASTA 一致性序列

标准流程:

./wtdbg2 -x rs -g 4.6m -t 16 -i reads.fa.gz -fo prefix ./wtpoa-cns -t 16 -i prefix.ctg.lay.gz -fo prefix.ctg.fa

参数说明:

  • -g预估基因组大小
  • -x测序平台(必须最先设置)
    • rs:PacBio RSII
    • sq:PacBio Sequel
    • ccs:PacBio CCS(HiFi)
    • ont:牛津纳米孔

组装不佳时可调参数:

  • -k:普通 k‑mer 长度
  • -p均聚物压缩(HPC)k‑mer长度
  • -S:k‑mer 采样率(默认 1/4;低覆盖可减小-S提高采样率,但内存峰值显著上升
  • -e:图中边的最小覆盖度(默认 3;按测序深度调整)
  • -A:低覆盖数据优化(牺牲速度)
  • -L5000:PacBio 数据经验最优,推荐开启

查看完整参数:wtdbg2 --helpREADME‑ori.md


各数据集资源消耗(组装阶段)

数据集基因组大小覆盖度组装参数组装 CPU 时间一致性 CPU 时间实际总耗时内存峰值
大肠杆菌4.6MbPB ×20-x rs -g4.6m -t1653 秒8 分 54 秒42 秒1.0G
秀丽隐杆线虫100MbPB ×80-x rs -g100m -t321 小时 07 分5 小时 06 分13 分 42 秒11.6G
黑腹果蝇 A4144mPB ×120-x rs -g144m -t322 小时 06 分5 小时 11 分26 分 17 秒19.4G
黑腹果蝇 ISO1144mONT ×32-x ont -g144m -t325 小时 12 分4 小时 30 分25 分 59 秒17.3G
拟南芥125MbPB ×75-x sq -g125m -t3211 小时 26 分4 小时 57 分49 分 35 秒25.7G
人类 NA128783GbONT ×36-x ont -g3g -t31793 小时 11 分97 小时 46 分31 小时 03 分221.8G
人类 NA192403GbONT ×35-x ont -g3g -t31935 小时 31 分89 小时 17 分35 小时 20 分215.0G
人类 HG007333GbPB ×93-x sq -g3g -t472114 小时 26 分152 小时 24 分52 小时 22 分338.1G
人类 NA243853GbCCS ×28-x ccs -g3g -t31231 小时 25 分58 小时 48 分10 小时 14 分112.9G
人类 CHM13GbPB ×60-x rs -g3g -t96105 小时 33 分139 小时 24 分5 小时 17 分225.1G
蝾螈32GbPB ×32-x rs -g32g -t962806 小时 40 分1456 小时 13 分110 小时 16 分1788.1G
  • 测试环境:三台不同配置服务器,运行间存在波动,你的机器耗时会有差异
  • 组装结果下载:ftp://ftp.dfci.harvard.edu/pub/hli/wtdbg/

局限性

  1. 纳米孔数据组装结果往往比真实基因组偏小
  2. 同时输入 FASTA + FASTQ 时,必须先放 FASTQ、后放 FASTA;否则程序无法识别>,会把所有 FASTQ 合并成一条读长。

引用

Ruan, J. and Li, H. (2019) Fast and accurate long-read assembly with wtdbg2.Nat Methodsdoi:10.1038/s41592-019-0669-3