测序模拟器
InSilicoSeq的Python项目详细描述
InsilicoSeq
测序模拟器
insilicoseq是一个序列模拟器，可以产生真实的illumina读数。 主要用于模拟亚基因组样本，也可用于从单个基因组产生测序数据。
inslicoseq是用python编写的，它使用核密度估计器对实际序列数据的读取质量进行建模。
inslicoseq支持替换、插入和删除错误。如果您没有使用插入和删除错误，则会提供一个基本的错误模型。
安装
inslicoseq在bioconda中提供。
使用conda安装：
conda install -c bioconda insilicoseq
或使用pip:
pip3 install InSilicoSeq
如果您想使用python2，或者正在使用python3和pip3（化名为python和pip）：
pip install InSilicoSeq
或者，使用Docker:
docker pull hadrieng/insilicoseq:latest
有关更多安装选项，请参阅完整的documentation
用法
inslicoseq有两个子命令：iss generate生成illumina读取，以及iss model创建一个错误模型，从中读取其特征。
inslicoseq附带了预计算的错误模型，这些模型应该足以满足大多数用例。
使用预先计算的错误模型生成读操作
对于生成100万读数的MISEQ仪器建模：
curl -O -J -L https://osf.io/thser/download # download the example data
iss generate --genomes SRS121011.fasta --model miseq --output miseq_reads
其中genomes.fasta应替换为一个（多）fasta文件，该文件包含将从中生成模拟读取的参考基因组。
inslicoseq有3个错误模型：MiSeq、HiSeq和NovaSeq。
如果您已经构建了自己的模型，请将.npz文件传递给--model参数，以模拟从自己的错误模型读取。
对于1000万次读取和自定义错误模型：
curl -O -J -L https://osf.io/thser/download # download the example data
iss generate -g SRS121011.fasta -n 10m --model my_model.npz --output my_reads
假设您已经用iss model构建了my_model.npz（请参见below）
有关更多示例和选项的完整列表，请参阅 documentation
生成不带输入基因组的读取
我们可以为您下载一些！inslicoseq可以使用臭名昭著的eutils
命令
iss generate --ncbi bacteria -u 10 --model MiSeq --output ncbi_reads
将从10个随机的细菌基因组中产生100万个读数。
有关更多示例和选项的完整列表，请参阅完整的documentation
创建自己的错误模型
如果不希望使用inslicoseq提供的预先计算的错误模型，则可以创建自己的错误模型。
假设你有一个名为genomes.fasta的参考元基因组，并读取对reads_R1.fastq.gz和reads_R2.fastq.gz
将所读内容与参考文献对齐：
bowtie2-build genomes.fasta genomes bowtie2 -x genomes -1 reads_R1.fastq.gz -2 reads_R2.fastq.gz |\ samtools view -bS | samtools sort -o genomes.bam samtools index genomes.bam
然后建立模型：
iss model -b genomes.bam -o genomes
它将创建一个包含新构建的模型的genome.npz文件
许可证
代码在MIT许可下。
问题
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引文
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Gourlé H, Karlsson-Lindsjö O, Hayer J and Bongcam+Rudloff E, Simulating Illumina data with InSilicoSeq. Bioinformatics (2018) doi:10.1093/bioinformatics/bty630
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