Canu是一款基于OLC算法的三代测序数据组装软件，适用于长reads的自纠错和组装。它包括修正、修剪和组装三个阶段，分别进行碱基修正、质量修剪和contig生成。Canu的参数如`rawErrorRate`、`correctedErrorRate`等可调整以适应PacBio和Nanopore原始数据。使用时，根据数据类型选择相应参数，如`-pacbio-raw`、`-nanopore-raw`或`-pacbio-hifi`。
Canu
Canu是基于OLC算法，具有长reads的自纠错和组装功能，是应用最为广泛的三代组装软件（速度相对较慢）。
Canu相关使用方法来啦!!!
一、Canu的安装
方法一：conda安装
conda install -c bioconda canu
方法二：GitHub上去下载逐步安装
https://github.com/marbl/canu/releases
二、运行流程
Canu分三个阶段进行组装运作：
· 修正 (Corret)
· 修剪 (Trim)
· 组装 (Assemble)
修正阶段将会提高reads中碱基的准确性。修剪阶段将reads修剪到，看起来像高质量序列，并删除可疑的区域，例如剩余的SMRTbell的adpaters。组装阶段将reads排序为contigs，生成对应的共有序列(consensus suquences) 并创建可能的共有序列互相相连的路径。
三、Canu参数说明
Canu对pacbio和nanopore原始数据的组装分为三个步骤：纠错，修整和组装。每一步经历以下几个步骤：
1.加载read到read数据库（seqStore）
2.进行k-mer计数
3.计算overlap，加载到数据库（OvlStore）
4.根据overlap进行纠错/修剪/组装
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