使用RaGOO将基因组提升至染色体水平

将染色体从contig/scaffold水平提升到chromosome水平是组装的最终目标。我们通常使用遗传图谱，光学图谱，HiC这些技术提供的信息将contig进行排序连接。

如果你组装的物种刚好有一个近源物种甚至说是同一物种，那其实我们可以直接将我们的contig比对到该基因组上，根据其提供的位置信息，将我们的contig/scaffold提高到染色体水平。RaGOO就是其中一款软件，相对于其他同类型的工具，它有以下优势

不错的性能(感谢minimap2)
contig完整的排序和方向调整
GFF lift-over
结构变异检测，整合了Assemblytics
对于每个contig都计算可信得分

RaGOO使用minimap2将contig和reference进行比对，过滤低于1k的alignment，之后根据contig的覆盖度将contig聚类到最接近的染色体上，最后根据contig在染色体上的相对位置信息进行排序合并。

RaGOO基于Python3以及预先安装的minimap2。我们需要从Github上克隆该项目进行安装

git clone https://github.com/malonge/RaGOO.git
cd RaGOO
python setup.py install

它的使用非常简单，就两个输入文件，contig和reference的FASTA文件

ragoo.py contigs.fasta reference.fasta

一些可供修改的参数:

e: 用于忽略reference一些序列
-gff: 将之前contig注释的GFF文件调整为当前版本
-b: 打断chimeric contig
-R: 提供额外的fastq/fasta序列辅助纠正错误组装
-T: 对应-R参数提供序列的类型， sr表示short read, corr表示纠错后的long reads
-t: 线程数
-g: 两个contig之间的gap大小
-s: 分析结构变异
-i: 最低得分用于将contig分组，默认是0.2
-j: 哪些contig序列需要忽略
-C: 将无法锚定的contig单独成行，而非合并成一个Chr0

几个建议: 默认线程是3，可以按照自己的需求进行提高。如果对组装没有信心，可以加上-b -R -T参数用来纠正潜在的错误。我强烈推荐加上-C, 不然你会以为Chr0也是一个染色体。

可能的输出文件如下

ragoo_output/
├── ctg_alignments: 错误纠正结果
├── groupings     : 分组结果
├── orderings     : 排序结果
├── pm_alns       : 结构变异分析结果
└── ragoo.fasta   : 你需要的输出文件

在ragoo.fasta中，默认参数下Chr0_RaGOO表示contig.fasta的序列无法在reference.fa中定位，直接前后相连成一个序列。

个人主观评价： RaGOO使用容易，运行效率也很高，还能够分析结构变异。根据它的文章，有些时候表现还优于HiC组装结果，以后的一些基因组项目建议用上它。

https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-019-1829-6

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