simlord 1.0.3

功能

• 引用可以从fasta文件中读取，也可以随机生成 具有给定的GC内容。它可以由几个染色体组成 结构在图纸读取时得到尊重。（基因组模拟 重新安排可在后期进行。）
• 读取长度可以通过四种方式确定：从 对数正态分布（典型的基因组DNA），从 现有的FASQ文件（典型的RNA），从一个文本文件中取样 使用整数（RNA），或使用固定长度
• 质量值和通过次数取决于片段长度。
• 如果子读取错误概率是根据数字修改的 通过次数
• 以fastq格式读取输出，以sam格式对齐

系统要求

• python3
• scipy
• numpy
• pysam
• dinopy

我们建议使用 miniconda和 为Simlord创造环境

# Create and activate a new environment called simlord
conda create -n simlord python=3 pip numpy scipy cython
source activate simlord

# Install packages that are not available with conda from pip
pip install pysam
pip install dinopy
pip install simlord

# You now have a 'simlord' script; try it:
simlord --help

# In case of a new version update as follows:
pip install simlord --upgrade

# To switch back to your normal environment, use
source deactivate

平台支架

simlord是一个纯python程序。这意味着它在任何 python 3和其他包所针对的操作系统（os） 可用。

示例用法

示例1:模拟引用ref.fasta的10000次读取，使用 模拟和存储读取的默认选项myreads.fastq 以及myreads.sam中的对齐方式。

simlord  --read-reference ref.fasta -n 10000  myreads

示例2:生成一个引用，其中包含1000万个基GC内容0.6 （即C和G的概率均为0.3；因此A和G的概率均为0.2 和t），将引用存储为random.fasta，并模拟10000次读取 使用默认选项时，存储读取为myreads.fastq，不存储 对准。

simlord --generate-reference 0.6 10000000 --save-reference random.fasta\
        -n 10000 --no-sam  myreads

示例3:使用 固定读取长度5000和自定义子读取错误概率（12% 插入，12%删除，2%替换）。与以前一样，保存读取为 myreads.fastq和myreads.sam。

simlord --read-reference reference.fasta  -n 10000 -fl 5000\
        -pi 0.12 -pd 0.12 -ps 0.02  myreads

可以找到参数的完整列表及其文档here。

上次更改

1.0.2版（2017-03-17）

新功能

• 绘制染色体，使其与长度加权，而不是均匀分布。这将导致染色体上的平均分布读覆盖率。以前每个染色体的概率相等的行为可以通过参数-一致的染色体概率来激活。
• 参数-覆盖率：根据整个参考基因组的期望读取覆盖率来确定读取次数。
• 参数–不带ns:sample只从完全不带ns的区域读取数据。

警告：根据不带ns的contigs的大小和预期的readlength，使用–不带ns可能导致有偏的读取覆盖率。

bugs已修复

• 由于删除后的错误扩展，雪茄字符串有时错误地计算了最后一个匹配项。

1.0.1版（2017-01-03）

bugs已修复

• 删除参数处的Nargs=1–更改参数时导致错误的概率阈值。

1.0.0版（2016-07-13）

api更改

• 将sam文件中的seq更改为反向补码读取，而不是映射到引用的反向补码的原始读取。

示例：

reference       ATCG     read   CAAT
true alignment  ||X|
                ATTG

Before: SEQ CAAT and CIGAR string 2=1X1=
Now:    SEQ ATTG and CIGAR string 2=1X1=

许可证

simlord是开源的，并在MIT License下获得许可。