purge_dups

github

v1.2.6 Latest Jun 3, 2022
Merge C. ZH code to handle depth count > 4G

Chinese New Year release v1.2.5 Feb 2, 2021
update pipeline script to remove haplotypic duplication at the ends of the contigs.

https://github.com/dfguan/purge_dups?tab=readme-ov-file

purge haplotigs and overlaps in an assembly based on read depth

Directory Structure

scripts/pd_config.py: script to generate a configuration file used by run_purge_dups.py.
scripts/run_purge_dups.py: script to run the purge_dups pipeline.
scripts/run_busco: script to run busco, dependency: busco.
scripts/run_kcm: script to make k-mer comparison plot.
scripts/sub.sh: shell script to submit a farm job.
src: purge_dups source files.
【src/split_fa】: split fasta file by 'N's.
【src/pbcstat】: create read depth histogram and base-level read depth for an assembly based on pacbio data.
【src/ngstat】: create read depth histogram and base-level read detph for an assembly based on illumina data.
【src/calcuts】: calculate coverage cutoffs.
【src/purge_dups】: purge haplotigs and overlaps for an assembly.
【src/get_seqs】: obtain seqeuences after purging.
bin/* : all purge_dups excutables.

Overview

purge_dups is designed to remove haplotigs and contig overlaps in a de novo assembly based on read depth.

  • purge_dups根据read深度分析组装中haplotigs和overlaps。相对于另一款purge_haplotigs,运行速度更快,且自动确定阈值。

担心过度 purge,purge的标准是什么?网友:达到预估基因组大小,再进行BUSCUO评估,BUSCUO评估值又没有下降很多。软件主页的问答是这样的:
Q2: How can I validate the purged assembly? Is it clean enough or overpurged?
A2: There are many ways to validate the purged assembly. One way is to make a coverage plot for it which can also be hist_plot.py,
the 2nd way is to run BUSCO and
another way is to make a KAT plot with KAT (https://github.com/TGAC/KAT) or KMC (https://github.com/dfguan/KMC, use this if you only have a small memory machine) if short reads or some accurate reads are available.

  • purge_dups分三个部分,第一部分将序列回贴到基因组并分析覆盖度确定阈值,第二部分是将组装自我比对,第三部分是利用前两部分得到的信息鉴定到原来序列中的haplotigs和overlaps.

You can follow the Usage part and use our pipeline to purge your assembly or go to the Pipeline Guide to build your own pipeline.

在这里插入图片描述

Dependencies

zlib
minimap2
runner (optional)
python3 (optional)

尽管可以通过runner程序调用,但喜欢自己写脚本,因此不安装python3和runner
purge_dups用C语言编写,因此需要make编译
git clone https://github.com/dfguan/purge_dups.git
cd purge_dups/src && make
脚本在scripts目录,编译的程序在bin目录

Usage (Only tested on farm)

Step 1. Use pd_config.py to generate a configuration file.

usage: pd_config.py [-h] [-s SRF] [-l LOCD] [-n FN] [--version] ref pbfofn

generate a configuration file in json format

positional arguments:
  ref                   reference file in fasta/fasta.gz format
  pbfofn                list of pacbio file in fastq/fasta/fastq.gz/fasta.gz format (one absolute file path per line)

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -s SRF, --srfofn SRF  list of short reads files in fastq/fastq.gz format (one record per line, t
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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