Illumina二代测序有个致命缺陷，说到底还是基于PCR扩增的,所以存在偏向性和对于高GC含量区无法扩增等系统误差，测序错误是不可避免的，其次就是测序长度短；但其价格便宜，通量非常高，准确性达99%，综合性价比也受到青睐。短序列的reads在做基因组装的时候，遇到大的重复片段就会很吃力。

10X Genomics

2015年备受瞩目的测序黑马：10X Genomics，是常规Illumina二代测序的升级版，由于开发出了一套巧妙的Barcoding建库方案，使得Illumina这种短读长二代测序能够得到跨度在30-100Kb的linked reads信息，与二代测序数据相结合，在Scaffold的组装上能够得到媲美三代测序的组装结果；

基本原理: 首先将每一条长片段的DNA分配至不同的油滴微粒中，通过专利的GEM建库技术，长片段DNA被切碎成适合测序的大小，并且来源于相同油滴(同一条长片段DNA)的DNA片段，会带上相同的一段DNA序列标记(Barcode)，之后在Illumina系统上测序完成后，可以理论上再将来源相同的DNA序列独立拼接，得到原先的长片段DNA序列。
对于不同GC含量区其效果如何呢？2015年10月Nat Review Genetics文章Genetic variation and the de novo assembly of human genomes中总结的PacBio、10X Genomics以及Illumina技术在不同GC含量DNA区域的覆盖度分布：

10X Genomics技术相对于Illumina来说，有改进，但依旧是个拱形，而PacBio则是无偏倚的均一分布，10X的技术，其Coverage一样是受GC含量影响较大的，那么如果真要应用10X技术，那么必须注意目标DNA的GC含量分布最好能控制在30～70%。
但10Xgenome毕竟是升级版，其也存在一些特有的优势：

(1) 微量样本：仅需1ng基因组DNA即可进行长片段建库；

(2) 精确分区：由于拥有众多的barcode和Partions，可对DNA进行精确分区；

(3) 长片段信息：该技术可与Illumina测序仪进行无缝对接，利用短Reads可获得长达100Kb的片段；

(4) 基因组组装质量提升：利用长片段信息结合Illumina组装数据组装的ScaffoldN50长度比单纯用Illumina方法提高十几倍。

第三代测序中的PacBio单分子实时（Single Molecule Real-Time, SMRT）DNA测序可以实现超过99.999%（QV50）的高度精确测序，且不受DNA序列中GC和AT含量的影响，平均读长可达20kb（最长>60kb）。

PacBio三代测序最大的死穴是：通量不足和单次(1X)测序错误率高(85%)；但三代的错误是完全随机发生的，属于随机误差，可以靠覆盖度来自我纠错，如果通量不是限制因素，那么PacBio是目前最准确的测序方式：错误率可以无限接近罕见突变的发生率（即无法分辨是测序错误还是罕见突变）。2012年冷泉港实验室的Michael Schatz开发了一种纠错算法，用二代测序的短读长高精确数据对三代长读长数据进行纠错，这种称为”混合纠错拼接” (Hybrid error correction and de novo assembly of single-molecule sequencing reads)可以进一步提升PacBio测序精确度。
PBcR: 混合纠错拼接

PBcR: 混合纠错拼接 粉色长方形：单个PacBio RS reads；黑色竖线：测序错误；(a)由于测序错误碱基的存在使得两条reads就难确定是否在末端重叠；(b)高质量的短reads比对到存在错误的长reads；短reads中的黑色竖线表示 ‘mapping errors’ ，是长reads和短reads中测序错误的组合，此外双拷贝的重复序列的存在（灰色轮廓）导致在每一个拷贝中出现短reads的堆挤，为避免reads map到错误的重复区，仅保留最高比对值的短reads；(c)剩余的比对形成一致性序列（紫色长方形），长reads和短reads中共有的部分错误未能得到纠正；(d)overlap纠正后的长reads；(e) 最后的组装能够跨越重复区域。
Illumina reads纠错覆盖度

纠错的准确性和组装一致性在Illumina高质量reads达50X后开始收益递减，因此50X Illumina reads足够，纠错后PacBio长reads准确性将由85%提升至>99.9%，此时嵌合体和错误剪切reads分别为<2.5% 和 <1%。
目前在P6C4试剂下，大约每SMRT Cell平均可以做到 600M～1G数据量。
PacBio的长读长、无GC偏向性和无PCR扩增偏向性等独特优势有助于克服复杂的重复区域，从而跨越整个基因转录区，显著提升基因组和转录组的De Nove组装质量；

Illumina二代+PacBio三代数据分析

PBcR首先通过纠错来提升PacBio reads准确性，然后进行组装。PBcR的纠错和组装分为self-correction (using only PacBio RS data，自动运行fastqToCA) or correction with high-identity sequences（二代数据）。

self-correction

高质量Illumina reads

： 第一步short reads准备阶段请确认二代数据第四行质量编码值，一般是33，否则用-type参数指定，要不然会报错QV问题；
纠正时PBcR需要安装AMOS和blasr依赖软件，输入文件short reads (illumina.frg)和long reads (pacbio.filtered_subreads.fastq)；
fastqToCA和PBcR两个中的libraryname需不同；
fastqToCA生成的frg文件后面没有序列信息 ，是正确的；

Spec files参数解释

PBcR混合组装需要指定两个Spec配置文件： pacbio.spec(纠错)和asm.spec(组装)。这两个文件都包含特定的算法参数和计算机硬件参数，通常情况下算法参数可以忽略（此时将用软件默认值），但是计算机硬件参数需要根据实际情况调整。
所有参数均为option = value形式，其中的value为布尔型(boolean),即true=1，false=0。
具体关于specfile参数解释见PBcR：SpecFiles Options