Clair3—应用于Nanopore三代测序下机数据的变异分析软件

关于Clair3

近段时间要处理一些Nanopore测序的下机数据，之前习惯使用medaka进行small variants的识别，结果发现新版本的已经不能使用了，推荐使用clair3(https://github.com/HKU-BAL/Clair）这个软件，便拿来试试，发现效果还是不错的，并且该软件也是随着nanopore的技术一直在更新，感谢开发作者的付出。

Clair3的使用主要包含两种算法：一种是基于速度优势的pileup calling（P）；另一种是基于精准度的full-alignment（F）；该软件在速度和准确度上都有很大的优势，尤其是在低覆盖度的结果上。

以下就拿出手头的部分数据，做些软件的简单使用，如果读者感兴趣，可以仔细阅读github或者联系开发作者。

Clair3简单使用

1. 数据准备，实例数据如下

参考序列：ref.fna

下机测序序列：test.fastq（nanopore下机数据）

2. conda安装variant识别软件clair3

创建虚拟环境，安装软件

conda create -n clair3 -c bioconda clair3 python=3.9.0 -y

激活环境

conda activate clair3

如果发现激活不了，可以：source deactivate 再进行conda activate clair3

3. minimap2产生中间比对文件，建立索引

本文以三代测序结果举例，选用minimap2（https://github.com/lh3/minimap2）作为比对软件：

a. 产生sam格式中间比对软件

minimap2 -ax map-ont ../01_data/ref.fna../01_data/test.fastq > test.sam #比对alignmet

b. sam格式转化成bam格式

samtools view -Sb -o test.bam test.sam

c. 对bam文件进行排序

samtools sort test.bam -o test_sorted.bam

d. 建立索引，生成.bai文件

samtools index test_sorted.bam

e. 创建fna文件索引

samtools faidx ../01_data/ref.fna

4.variant 识别

run_clair3.sh --bam_fn ~/test/02_minimap2/test_sorted.bam --ref_fn ~/test/02_minimap2/ref.fna --threads=20 --platform="ont" --model_path ~/.conda/envs/clair3/bin/models/r941_prom_sup_g5014 --output=variant --include_all_ctgs

--model_path：这里的模式显示的是prom，并非只能适用于PromethIon下机数据，也可使用GridION, MinION 下机数据

--include_all_ctgs：如果是非人类测序结果，需要加上此项参数，选择所有contigs

结果展示：