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안녕하세요 한주현입니다.
오늘은 Heng Li 의 새로운 mapping tool 인 minimap2 의 설치 및 수행 방법에 대해 작성해 보겠습니다.
목차
1. minimap2 다운로드
2. minimap2 설치
3. minimap2 수행
1. minimap2 다운로드
1) 사이트에 접속합니다
2) 자료 다운로드
저는 git clone 으로 자료를 다운받았습니다.
사이트에서 빨간색으로 네모 친 부분을 눌러 git 주소를 복사 합니다.
터미널에서 git clone 명령어로 다운 받습니다.
1 | $ git clone https://github.com/lh3/minimap2.git |
2. minimap2 설치
1) 다운 받은 minimap2 디렉터리에 들어갑니다.
2) make 명령어로 설치합니다.
3) 설치 후 ./minimap2 로 실행 합니다. 다음과 같이 나오면 설치 성공!
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 | $ ./minimap2 Usage: minimap2 [options] <target.fa>|<target.idx> [query.fa] [...] Options: Indexing: -H use homopolymer-compressed k-mer (preferrable for PacBio) -k INT k-mer size (no larger than 28) [15] -w INT minizer window size [10] -I NUM split index for every ~NUM input bases [4G] -d FILE dump index to FILE [] Mapping: -f FLOAT filter out top FLOAT fraction of repetitive minimizers [0.0002] -g NUM stop chain enlongation if there are no minimizers in INT-bp [5000] -G NUM max intron length (effective with -xsplice; changing -r) [200k] -F NUM max fragment length (effective with -xsr or in the fragment mode) [800] -r NUM bandwidth used in chaining and DP-based alignment [500] -n INT minimal number of minimizers on a chain [3] -m INT minimal chaining score (matching bases minus log gap penalty) [40] -X skip self and dual mappings (for the all-vs-all mode) -p FLOAT min secondary-to-primary score ratio [0.8] -N INT retain at most INT secondary alignments [5] Alignment: -A INT matching score [2] -B INT mismatch penalty [4] -O INT[,INT] gap open penalty [4,24] -E INT[,INT] gap extension penalty; a k-long gap costs min{O1+k*E1,O2+k*E2} [2,1] -z INT[,INT] Z-drop score and inversion Z-drop score [400,200] -s INT minimal peak DP alignment score [80] -u CHAR how to find GT-AG. f:transcript strand, b:both strands, n:don't match GT-AG [n] Input/Output: -a output in the SAM format (PAF by default) -Q don't output base quality in SAM -L write CIGAR with >65535 ops at the CG tag -R STR SAM read group line in a format like '@RG\tID:foo\tSM:bar' [] -c output CIGAR in PAF --cs[=STR] output the cs tag; STR is 'short' (if absent) or 'long' [none] --MD output the MD tag --eqx write =/X CIGAR operators -Y use soft clipping for supplementary alignments -t INT number of threads [3] -K NUM minibatch size for mapping [500M] --version show version number Preset: -x STR preset (always applied before other options; see minimap2.1 for details) [] - map-pb/map-ont: PacBio/Nanopore vs reference mapping - ava-pb/ava-ont: PacBio/Nanopore read overlap - asm5/asm10/asm20: asm-to-ref mapping, for ~0.1/1/5% sequence divergence - splice: long-read spliced alignment - sr: genomic short-read mapping See `man ./minimap2.1' for detailed description of these and other advanced command-line options. |
3. minimap2 수행
1) reference 파일의 index 만들기
ucsc.hg19.fasta 파일이 들어있는 디렉터리로 가서
다음 명령어를 실행합니다.
$ minimap2 -d ucsc.hg19.mmi ucsc.hg19.fasta
명령어를 수행하면 다음과 같은 로그가 나옵니다.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | $ minimap2 -d ucsc.hg19.mmi ucsc.hg19.fasta [M::mm_idx_gen::75.576*1.76] collected minimizers [M::mm_idx_gen::90.135*1.96] sorted minimizers [M::main::102.770*1.83] loaded/built the index for 93 target sequence(s) [M::mm_idx_stat] kmer size: 15; skip: 10; is_hpc: 0; #seq: 93 [M::mm_idx_stat::103.674*1.82] distinct minimizers: 100029963 (38.72% are singletons); average occurrences: 5.458; average spacing: 5.746 [M::main] Version: 2.14-r886-dirty [M::main] CMD: minimap2 -d ucsc.hg19.mmi ucsc.hg19.fasta [M::main] Real time: 103.849 sec; CPU: 189.092 sec; Peak RSS: 11.213 GB |
대충 2분 정도 걸렸네요.
2) minimap2 수행
1 2 3 4 5 6 | minimap2 -ax sr \ -t <Thread> \ -R <ReadGroup> \ ucsc.hg19.fasta \ sample_1.fastq.gz \ sample_2.fastq.gz |
이렇게 하면 sam 포맷 파일이 standard out 으로 출력됩니다.
주목할 점은 첫 번째 옵션으로 -ax sr 인데 short genomic paired-end reads 일 때 사용하는 preset 입니다.
다음 내용을 보시고 해당하는 preset을 사용하시면 되겠습니다.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | # use presets (no test data) ./minimap2 -ax map-pb ref.fa pacbio.fq.gz > aln.sam # PacBio genomic reads ./minimap2 -ax map-ont ref.fa ont.fq.gz > aln.sam # Oxford Nanopore genomic reads ./minimap2 -ax asm20 ref.fa pacbio-ccs.fq.gz > aln.sam # PacBio CCS genomic reads ./minimap2 -ax sr ref.fa read1.fa read2.fa > aln.sam # short genomic paired-end reads ./minimap2 -ax splice ref.fa rna-reads.fa > aln.sam # spliced long reads (strand unknown) ./minimap2 -ax splice -uf -k14 ref.fa reads.fa > aln.sam # noisy Nanopore Direct RNA-seq ./minimap2 -ax splice -uf -C5 ref.fa query.fa > aln.sam # Final PacBio Iso-seq or traditional cDNA ./minimap2 -cx asm5 asm1.fa asm2.fa > aln.paf # intra-species asm-to-asm alignment ./minimap2 -x ava-pb reads.fa reads.fa > overlaps.paf # PacBio read overlap ./minimap2 -x ava-ont reads.fa reads.fa > overlaps.paf # Nanopore read overlap |
작은 테스트셋 데이터로 진행하였을 때
bwa 와 비교해보면 약 20% 정도의 시간 감축이 있었습니다.
(mapping 된 결과는 물론 다릅니다만... ㅎㅎ)
오늘은 Heng Li 의 새로운 mapper 인 minimap2의 설치 및 수행방법에 대해 알아보았습니다.
여러분들께 도움 되셨음 좋겠습니다.
그럼 다음에 만나요~~
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한주현 드림
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