二代测序数据与酶切图谱的从头拼接算法研究的任务书一、背景目前，随着高通量测序技术的快速发展，第二代测序技术的出现使得DNA/RNA序列的高通量获取和分析成为可能。目前，使用Illumina、IonTorrent、PacBio等多种二代测序技术及其组合方式，能够快速产生数以十亿计的shortread序列，并广泛应用于基因组、转录组、外显子组等的研究领域。但是，由于shortread的长度限制，以及存在gap和低复杂度序列等问题，普通的拼接方法在基因组组装或转录组拼接等方面存在问题。基于此，从头组装算法被开发出来，已成为获取精准、高质量基因组、转录组等同等研究领域不可或缺的方法。从头组装算法需要解决的主要问题是将shortread按照相对位置组装到对应的contig（即contig的拼接），最终组装得到完整的基因组。根据从头组装的思路和方法，可以将从头组装算法分为两类：即overlap-layout-consensus（OLC）和deBruijnGraph（DBG）。OLC类算法依据序列overlap来进行序列拼接，使用BLAST、SOAPdenovo、Celera等算法进行序列比对，从而完成整个序列的重建。deBruijn图算法通过将序列切割为长度k的序列子集，并在子集之间建立节点与边的联系，利用图形算法进行序列的组装，其代表算法有Velvet、SOAP2、ABySS等。OLC和DBG算法均可以通过寻找shortread之间的内部重叠或相互匹配，从而确定contig的相对位置，然后定义边和节点，最终拼接得到完整的基因组序列。二、任务目标与方案本次任务的目标是开发一种基于OLC算法的从头组装算法，完成二代测序数据的处理和拼接，使得产生更加精确、高质量的基因组序列。本任务需要完成以下工作：1.熟悉OLC算法和从头组装基本思路，查阅相关文献，对其进行系统学习和总结，掌握暴力求解、哈希表和后缀树等数据结构及其相关算法。2.深入理解shortread序列的结构特点，掌握测序误差对shortread的影响，寻找可行的错误矫正方案以及分析shortread的overlap和模式匹配等算法。3.熟悉blast、SOAPdenovo、Celera和Velvet等从头组装软件及相关工具的使用，熟练应用这些软件及工具进行数据处理和分析，熟悉软件及工具的优缺点和适用范围。4.利用已有的二代测序数据，根据实验要求（如数据量、reads长度等）进行样本数据的加工处理，建立适当的软件框架，搭建OLC算法主要流程的代码实现。5.利用开放源代码的软件及工具对样本数据进行contig拼接和gap填补，对产生的contig进行评估和提高。6.基于已有的算法和方法，进行算法优化和性能提升，利用自动化测试等手段，对算法进行验证和评估，提高算法的精度、速度和鲁棒性。三、预期成果1.按照要求将样本数据进行加工处理，并完成相应的OLC算法流程的实现。2.按照任务要求，对拼接完后的contig进行质量评估和提高，得到最终的高质量基因组序列结果。3.基于已有的算法和方法，进行算法优化和性能提升，在保证精度的前提下，达到提高算法速度和鲁棒性的要求。4.经过算法验证和评估，获得可靠、高精度、高效率的从头组装算法。四、总结本次任务是一项具有挑战性和实用价值的研究课题，需要研究人员掌握多种算法和数据结构，了解shortread序列的特点和测序误差对拼接的影响，深入思考如何优化算法，提高拼接的质量和效率。预期成果将为生物信息学、基因组学、转录组学等领域的研究提供精细、准确的基因组序列，为相关领域的研究和应用提供坚实的技术保障。