Ah ouais, pas cool si tu as du mal à retrouver tes barcodes.
Tu veux donc démultiplexer tes reads... ma réponse précédente est un peu à coté de la plaque alors :)
Je suis plutôt du coté séquençage court (avec effectivement avec moins d'erreurs - on autorise en général une seule base en simple index) et je n'ai pas d'expérience récente avec les techno long reads. Du coup, pas trop à la page et pas trop sûr de pouvoir t'aider précisément.
D'un point de vue méthodo, je dirais qu'on nettoie les séquences après le démultiplexage : on risque de perdre des index (à moins que ce soit recommandé dans le cas des longs reads). Les outils que tu cites permettent de faire les deux en une seule passe (je connais cutadapt et trimmomatic) mais je ne m'en suis jamais servi pour démultiplexer.
Nanopore ne fournit pas une suite logicielle par défaut pour ses séquenceurs (ou bien ce n'est qu'avec leur partie serveur maison à base de GPU) ?
Par curiosité, je viens de faire un petit tour rapide coté biblio et howto sur le net pour la techno nanopore.
L'utilisation ds index customs semblent parfois être un frein pour l'utilisation de certains de ces démultiplexeurs... A voir si c'est le cas dans tes échantillons.
En as-tu essayé certains, as-tu regardé les paramètres (en général, on peut en général augmenter le taux d'erreurs autorisé dans les index) ?
Sinon, d'expérience (et encore une fois surtout en short reads et en séquençage plutôt profond), autoriser trop d'erreurs dans les index n'aide pas forcément pour l'analyse secondaire des séquences.
Si tu restes le plus strict possible, tu as vraiment beaucoup de séquences non reconnues ? Si oui, ce qu'il te reste n'est pas suffisant pour la suite de tes travaux ?.
[^] # Re: pas de shell...
Posté par littlebreizhman . En réponse au message grep et recherche approximative. Évalué à 3.
Ah ouais, pas cool si tu as du mal à retrouver tes barcodes.
Tu veux donc démultiplexer tes reads... ma réponse précédente est un peu à coté de la plaque alors :)
Je suis plutôt du coté séquençage court (avec effectivement avec moins d'erreurs - on autorise en général une seule base en simple index) et je n'ai pas d'expérience récente avec les techno long reads. Du coup, pas trop à la page et pas trop sûr de pouvoir t'aider précisément.
D'un point de vue méthodo, je dirais qu'on nettoie les séquences après le démultiplexage : on risque de perdre des index (à moins que ce soit recommandé dans le cas des longs reads). Les outils que tu cites permettent de faire les deux en une seule passe (je connais cutadapt et trimmomatic) mais je ne m'en suis jamais servi pour démultiplexer.
Nanopore ne fournit pas une suite logicielle par défaut pour ses séquenceurs (ou bien ce n'est qu'avec leur partie serveur maison à base de GPU) ?
Par curiosité, je viens de faire un petit tour rapide coté biblio et howto sur le net pour la techno nanopore.
Les recherches renvoient rapidement vers le populaire https://nanoporetech.com/resource-centre/deepbinner-demultiplexing-barcoded-oxford-nanopore-reads-deep-convolutional-neural vendu pour être très sensible -> https://github.com/rrwick/Deepbinner (le readme donne pas mal de pistes notamment en couplant deepbinner avec un second demultiplexeur). Par contre, il a l'air d'être assez lourd à faire tourner et à des prérequis sur les formats d'entrée et les index utilisés.
Il semble aussi avoir plein d'autres softs de demultiplexage pour les nanopore (liste non exhaustive) :
https://github.com/rrwick/Porechop (même github que le soft précédent), readme super détaillé aussi cf https://github.com/rrwick/Porechop#barcode-demultiplexing sur le % d'identité des index -> perso, je testerais celui là.
https://github.com/calacademy-research/minibar (seulement pour du double index ?)
L'utilisation ds index customs semblent parfois être un frein pour l'utilisation de certains de ces démultiplexeurs... A voir si c'est le cas dans tes échantillons.
Un tuto de Nanopore cite aussi albacore https://denbi-nanopore-training-course.readthedocs.io/en/latest/basecalling/basecalling.html (mais si j'ai bien compris, il faut le récupérer avec un compte chez Nanopore)
En as-tu essayé certains, as-tu regardé les paramètres (en général, on peut en général augmenter le taux d'erreurs autorisé dans les index) ?
Sinon, d'expérience (et encore une fois surtout en short reads et en séquençage plutôt profond), autoriser trop d'erreurs dans les index n'aide pas forcément pour l'analyse secondaire des séquences.
Si tu restes le plus strict possible, tu as vraiment beaucoup de séquences non reconnues ? Si oui, ce qu'il te reste n'est pas suffisant pour la suite de tes travaux ?.