使用Minimap2软件进行全长转录组测序数据比对

Minimap2的安装

方法一：conda安装

#创建并进入conda环境

conda create -n Minimap2 -y

source activate Minimap2

#安装minimap2

conda install -c bioconda minimap2

方法二：编译安装

#获取并解压安装包

wget https://github.com/lh3/minimap2/archive/refs/tags/v2.28.tar.gz

tar -zxvf v2.28.tar.gz

#切换到软件安装目录

cd minimap2-2.28

#运行安装

make

#添加环境变量，若不添加环境变量，可通过程序的绝对路径运行程序

# export PATH=软件安装路径:$PATH，此处为临时添加环境变量，也可将“export PATH=软件安装路径:$PATH”添加到 ~/.bashrc中，然后保存退出，使用 source ~/.bashrc命令让其生效

export PATH="$PWD:$PATH"

实战

1.准备参考基因组和转录组数据

确保已经有参考基因组序列（FASTA文件）和全长转录组测序数据（通常为FASTA或FASTQ格式）。

2.运行比对

使用以下命令进行全长转录组测序数据的比对。假设转录组数据文件名为 transcriptome.fq：

minimap2 -ax map-pb reference.fa transcriptome.fq > aln.sam # for PacBio CLR reads

minimap2 -ax map-ont reference.fa transcriptome.fq > aln.sam # for Oxford Nanopore reads

• 其中：
• -a:设置输出为sam格式
• -x:对不同类型数据，设置不同参数
• transcriptome.fq是转录组测序数据文件。
• aln.sam是输出文件名，将比对结果保存为SAM格式。

3.优化参数

根据数据特性和分析需求，可以调整一些参数以获得更好的比对效果。

例如：

• -G参数控制最大内含子长度，默认是200k。根据需要调整，例如100k：

minimap2 -ax map-ont -G 100k reference.fa transcriptome.fq > aln_100k.sam

• -t参数设置线程数，可以加快比对速度。例如使用8线程：

minimap2 -ax map-ont -t 8 reference.fa transcriptome.fq > aln_t8.sam

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