RosaBioinfo
Mapping plasmid reads over 9,000 nt to the dimeric assembly and reference to evaluate alignment accuracy.
Maxime Mahout 2025-03-07
- Aligning reads of over 9000 nt to the reference plasmid
- Comparing score statistics to average quality as described with accuracy on lambda phage
- Aligning
reads of over 9000 nt to
contig_9of 18483 nt - Aligning
reads of over 9000 nt to half
contig_9of 9243 nt - Check long reads for oriVFinder predicted sequence
In this document, we take the long read sequences of over 9000 nt
contained in sequences_of_bam.fasta and align them with minimap2
to: - 1) our reference plasmid pWCP of 9.228 nt - 2) our plasmid contig
of 18.483k nt - 3) half of our plasmid contig corresponding to 9.243k nt
Aligning reads of over 9000 nt to the reference plasmid
minimap2 -x map-ont pWCP.fa sequences_of_bam.fasta --secondary=yes --cs=long > Aln_against_pWCP.paf
paftools view -f maf Aln_against_pWCP.paf > Aln_against_pWCP.maf
We use the package paftools.js, installed as one of the user binaries, for an easy transformation between the .paf and .maf format.
The secondary=yes parameters is necessary for aligning plasmidic reads
on the plasmid reference so that align the entirety of the read on the
reference.
Monomapping might be sufficient for analyzes of coverage but it tends to map reads that could cover the full plasmid (>9k) as portions that only cover half of it (<5k) so we recommand against it.
Comparing score statistics to average quality as described with accuracy on lambda phage
minimap2 -ax map-ont pWCP.fa sequences_of_bam.fasta --secondary=yes --cs=long > Aln_against_pWCP.sam
samtools view -b Aln_against_pWCP.sam > Aln_against_pWCP.bam
We use the pomoxis suite of tools for analyzing long reads and alignments, developed by ONT-Nanopore technologies.
source /Wksp/pomoxis/venv/bin/activate
stats_from_bam Aln_against_pWCP.bam > Align_stats_from_bam.txt
column -t files/Align_stats_from_bam.txt
## name ref coverage ref_coverage qstart qend rstart rend aligned_ref_len direction length read_length mean_quality match ins del sub iden acc mapq flag
## 6119c259-f59d-4eaf-9a69-689c237fac78_15116 pWCP 60.01587721619476 100.0 2095 11167 0 9228 9228 + 9491 15116 None 8809 263 419 357 95.94732659779771 89.05278685070067 60 0
## dee6845e-22e6-40a2-b5cb-317536e63ab6_19413 pWCP 46.8552001236285 100.0 10253 19349 0 9228 9228 + 9345 19413 None 8979 117 249 180 97.99532241897761 94.15730337078652 60 0
## bf711754-5c4a-4ace-bc7d-4729c7dd7b1d_22496 pWCP 40.553876244665716 100.0 5946 15069 0 9228 9228 + 9407 22496 None 8944 179 284 189 97.88685152057245 93.06899117678324 60 0
## ce5485f9-2c39-4a6c-ade4-448fe59cdf9f_18092 pWCP 49.92814503648021 99.17641959254443 19 9052 76 9228 9152 + 9317 18092 None 8868 165 284 309 96.51556156968877 91.86433401309435 60 0
## a88955c7-22b0-470b-af77-8410680ca062_9016 pWCP 95.50798580301687 95.58951018638925 11 8622 407 9228 8821 + 8987 9016 None 8445 166 376 287 96.6015393724097 90.77556470457327 60 0
## 3215ad22-fc70-487a-919a-f20174d57d9a_9181 pWCP 93.4211959481538 93.54139575205895 17 8594 596 9228 8632 + 8750 9181 None 8459 118 173 175 97.93119754108051 94.67428571428572 60 0
## 5e7757b8-f603-4965-9b9b-1828ac77338a_9210 pWCP 89.52225841476655 89.39098396185523 0 8245 979 9228 8249 + 8309 9210 None 8185 60 64 53 99.35247403787416 97.86977975689013 60 0
## 95840707-71b8-44d6-b180-740da0e45301_9209 pWCP 86.50233467260288 86.71434763762463 26 7992 1226 9228 8002 + 8115 9209 None 7853 113 149 118 98.49738953266268 95.3173136167591 60 0
## d5c2d544-e5f2-4278-81de-c7b2d67517dd_9194 pWCP 80.00870132695236 80.4399653229302 24 7380 1805 9228 7423 + 7549 9194 None 7230 126 193 172 97.62102351313969 93.49582726188899 60 0
## e3621e35-8557-4ce0-b8a2-af6093995df9_9561 pWCP 73.25593557159293 76.91807542262679 0 7004 2130 9228 7098 + 7173 9561 None 6929 75 169 126 98.18155578005484 94.84176774013662 60 0
## f6f5290f-9f7c-4c82-80b9-f35afacb449e_10204 pWCP 66.08192865542924 73.58040745557001 469 7212 2438 9228 6790 + 6890 10204 None 6643 100 147 100 98.49465602890261 94.96371552975326 60 0
## fd312871-80fb-43e7-b391-35d57e9ac216_9009 pWCP 60.006660006660006 58.48504551365409 7 5413 3831 9228 5397 + 5511 9009 None 5292 114 105 96 98.1859410430839 94.28415895481764 60 0
## bf711754-5c4a-4ace-bc7d-4729c7dd7b1d_14434 pWCP 63.177220451711236 99.94581707845687 5315 14434 0 9223 9223 + 9402 14434 None 8940 179 283 189 97.88590604026845 93.07594128908742 60 0
## d3d74bac-291c-47eb-8fd6-33e62afb0716_9182 pWCP 50.653452406883034 50.574338968357175 4531 9182 0 4667 4667 + 4709 9182 None 4609 42 58 81 98.2425688869603 96.1562964535995 60 0
## e5a05178-9539-4b77-9932-ef7f39e11bf5_10328 pWCP 60.766847405112316 68.0645860424794 4043 10319 0 6281 6281 + 6311 10328 None 6246 30 35 32 99.4876721101505 98.46300110917446 60 0
## 4f48d6ac-a63d-4a0c-90f8-8669dc04368e_10322 pWCP 61.12187560550281 68.82314694408322 4013 10322 0 6351 6351 + 6403 10322 None 6257 52 94 68 98.91321719673965 96.65781664844604 60 0
## eefe0d2e-9e42-4988-a2e7-f30b596c1123_9263 pWCP 56.06175105257476 56.13350671868227 4037 9230 0 5180 5180 + 5345 9263 None 5028 165 152 156 96.89737470167064 91.15060804490177 60 0
## 55d77c18-3a14-43f8-8fb3-a5aba3aa3e39_9218 pWCP 59.969624647428944 60.22973558734287 3690 9218 0 5558 5558 + 5596 9218 None 5490 38 68 34 99.38069216757741 97.49821300929236 60 0
## 89b07288-ddc7-4142-b12c-9e3008b53682_9182 pWCP 66.26007405793945 66.44993498049415 3094 9178 0 6132 6132 + 6185 9182 None 6031 53 101 83 98.62377715138452 96.16814874696847 60 0
## a2d06b4d-e27a-48c7-90c4-38829135c02b_9130 pWCP 76.19934282584884 76.32206328565236 2164 9121 0 7043 7043 + 7143 9130 None 6857 100 186 167 97.56453259442905 93.65812683746326 60 0
## b60ecfc3-a042-4088-b678-50af8579e27f_9751 pWCP 78.30991693159676 83.47420892934547 2115 9751 0 7703 7703 + 7857 9751 None 7482 154 221 261 96.51162790697674 91.9053073692249 60 0
## ef25d816-bfee-4b3b-9628-ac041ff2febb_9202 pWCP 77.16800695500979 78.012570437798 2094 9195 0 7199 7199 + 7331 9202 None 6969 132 230 184 97.35973597359735 92.55217569226572 60 0
## b5381dd8-8b27-49de-bf29-bbb53cfdd753_9341 pWCP 94.27256182421583 95.38361508452536 527 9333 0 8802 8802 + 8869 9341 None 8739 67 63 61 99.3019796315368 97.84643139023565 60 0
## 5316a16c-b905-4281-8b2e-7d841ebb462c_9267 pWCP 95.21959641739505 95.79540528825314 420 9244 0 8840 8840 + 8897 9267 None 8767 57 73 56 99.3612410174518 97.90940766550523 60 0
## e0b43ef5-be84-43ff-9209-3d4b2f76b18a_9119 pWCP 97.19267463537669 96.38058084091894 249 9112 0 8894 8894 + 9005 9119 None 8752 111 142 110 98.74314442413163 95.96890616324264 60 0
Accuracy stats from our alignement of plasmid reads of size over 9000 nt to pWCP
library(here)
## here() starts at /home/maxime/Bureau/Thesis/wolb/Wolbachia/Reads_Alice/Celg3
align_stats_bam <- read.table('files/Align_stats_from_bam.txt', header = TRUE)
mean(align_stats_bam$acc)
## [1] 94.53505
median(align_stats_bam$acc)
## [1] 94.67429
Accuracy stats from alignment of the full raw long read data to lambda
library(here)
align_stats_lambda <- read.table('files/Align_stats_Cel_g3_LAMBDA.txt', header = TRUE)
mean(align_stats_lambda$acc)
## [1] 94.9495
median(align_stats_lambda$acc)
## [1] 95.5219
The accuracy is a metric that allows to calculate quality scores for our reads. However, it is based on alignment to a reference sequence. The higher the dissimilarities with the reference, the higher is the error rate, and therefore the lower the accuracy. Since this is Nanopore, we find accuracies of around 95% which is expected since reads have a ~5% error rate.
par(mfrow=c(1,2))
boxplot(align_stats_bam$acc, ylim=c(85, 100), outline = FALSE)
title('pWCP long read accuracy')
boxplot(align_stats_lambda$acc, ylim=c(85, 100), outline = FALSE)
title('Lambda phage long read accuracy')
We conclude that our alignments accuracy scores for all the reads of over 9000 nt are quite a bit lower than the average accuracy of the run, but not by much.
If needed, we can use the pomoxis tool suite to convert these accuracies to PHRED quality scores of our reads.
Aligning reads of over 9000 nt to contig_9 of 18483 nt
minimap2 -x map-ont contig_18k.fa sequences_of_bam.fasta --secondary=yes -p 0.25 --cs=long > Aln_against_18k.paf
paftools view -f maf Aln_against_18k.paf > Aln_against_18k.maf
Here we provide the secondary=yes and the probability threshold in
minimap’s algorithm for secondary mappings as -p 0.25. This roughly
allows us to get up to four mappings for a single read of 9k, since this
is a dimeric contig of 18k (2 mappings), and the start and end of the
contig sequence might not match with those of the read (2 more mappings,
4 total).
Now the goal with those .maf files is to visualize the alignment on the
reference. We can do it in a linear or circular way. We use the Python
notebook Circularize_18k_alignment.ipynb.
But first the alignments in Aln_against_18k.maf were manually curated
in order for the positions to be best treated by our Python
visualization code. We therefore obtain the file
Aln_against_18k_curated.maf
column -t files/Aln_against_18k_curated.maf
## ##generated with minimap2 -x map-ont --secondary=yes -p 0.25 --cs=long |Â paftools view -f maf
## ##maf version=1
## a 15666
## s contig_9 7120 11365 + 18485 CTATCAAGTGTTTTCAGCGAACCACTGTTGAGATCGATAAATGCTACCAGATCtTTTTCTcCTATTTTCTCataaG-gAAAATCAATATTCCtaaTAATGTCTTGCAATaCtATACTtagTATTAaCTTCTGTGTCATTTCTCCC-GAgCATCAGCAAAAGCCAATGACtCT-G---TaTACTCAACCTACCATAATCTGTCAACatAATTCTTTATTGAAAATTTATTAACaCaGGTTgAgTatTTTTCAATTATATCTATAATAAAAAGATGGATATGAAATACCGTTATTGGGACTCTCCAGAAACAGAAGAGATTGTTCGCaaAaCttACGATgctCAatT--AAAGATTATAGATGATATAAAAAATGATAAAGAACTT-gGGAaATtaGCaTtaGAAATATTATATACCGTTACTTACTGTAATTTACGGGATCTTCCCTTATTAACTTTTTATAGTTCAGCTACCACACATCAtaATAATCTTTATGGTGGTGTGGATCTTCATACACTTTATGAACTTTATGATGAACCTTTtGAAGATGCTGAAGATTTACTAA-T---GgCTtCTTTTGATTTATTAGTAAAATATCAATTGGTTGATTGTTATAAAAATGGaGTgATaCAAGTGTT-----ATcCATGCATCAAGTCACTCGAAGCAATATACAGCTTATGtTaAAAGAACAAGGTATaGAAGAagAAGTTTTAAAAAAAGCCATAAGTGTATTATCGaGA--TTTCTGaGTGaGCTCAAATATTCATTAGATGACAAGGATGAAGGAGCGGGTTtttttcTTTCATAGAaGGAATAATTCCGTATgCGTGC----TCTAATgcACAACACgtTTTATATCATGCAGAGGAATACAAAGAATTAAATaaGTATTGCGaaAAAGaAAAATTAGAACTTTTAATTGATTATTTCGTAGCAGCAAGACT--TtAtcAAAAACATAGTATTACTATACATCACTAAATATTAAATATATTTTATACAgCCCTCCTTCCTCTTCACCTTAACAATTCTTTATTGAAAATTTCaTgAAAATGTtgTATAATTGTAGAGTAGTAGAACTCgGTAAAACTCatgGC-AAaCgCTAATTTAGCTTTCAGTAAAGAAACTTTACAGCATCTTGCTGAATTATCTGAACTTACTAAgCAACCTGCTCAAGCATTAGCAGAAAAACTaCttAaagAAGCAATCGAGCTTGAAATCGAAGATTTTTTagtTTCtaAAATTTCTGATGAGCGTGATgTC--GAAGGTGCAGAAATGATTAAAAGTGAGGATgTaGA--TTGGGATACACTATTATCTTCGTAGGaAAGGTTATTAGaAAAGAccttCCTGACCTTCCAAAAACAATAAGATTGAGGGTCGTAAATGCGATAAATGAAAGACTTACAGTTGATCCAATGAACCTCGGTgaaccAttGcaccACAGCTTAAAAGGACGTAGAAGGTTaaGAgTTGGTGAGTACCGTGTGATTTACAgAGT--AAAT--CAATTAGAACAAATAGTGACCATCACAgaGAT-AGGACATagATGTGATATTTATAAAAAATAAATATAAACATTAAATATACATTATAC-AGCCCTTCTTCCTGATCCATTCTTCACCTTAGGCGGCTTTGCTCAGCTCAAAAATAACTA-TTTTTTTGGGTAccCCCCACTATAAGTTATATTATATTATATTATTTATATATAATATAatATAACTCATTgggAgAGGCGACGAAAACAAGATCTTGAGTTTGAGGAGCCTCCGGTTTT-----AgGTGAAGAATGGATCAGGAAG-AAGGGCTCAgGGTCGATGAGGaCGT---AAGGccAATATTTGATTATCTCAA---AGA---CTACaGAGACTACATCgAtAA----ACGGCTAGCAAATCCCGACGAAATAGAAGGAATAACCACAGGAATaAAGGAGCTTGACACAATAACaGGTGGCTTCAAGGAaggAGAGCTCTCTGTGCTTGcAGCACGCACCTCAATTGGCAAGACTTCAATAGCACTACACATGGCTCTAGAGGCCGCAAAGCTCTTAAATGACCACGAGTATGTCTGCTTCTTCTCC-CTTGAAATGTCAGCCAATCAACTCATCAaCAgaATAATCAGCATCAAAGTCAATGAGACAGTCaaCACTATCATTAAAAACAAGAATATTGTAAGTCAAAAatATGATATAAAGGAAATaAGAGGGaAAGAtaAcCCTACTCACTATAGGAATAGGGTTATCACgGGcGtgTGCGACCggcAGAATaTTGGTATTACAACCGTGTCCATCaAGGTACACTaGcCCATCTCTCGATACGTTTGAATAGTtgTGTGGGACATGTATATGCACCCGTTTACAATCTTAAATTAATTAAACTATCGAGGTTATAATGATTACATCTTATCaAAATTTTATTgGCatTGATATCgGGAAATTTAAAAATGTTGTTGC-AGTTcaC---GAACAGAAGAATACTGTAGGATTTGACAATAATACTTCTGGCTGGCAACAATTGTTTCaAAAGTTTTCAGATATCCTACCTAATTCTTTAGTAACTTTAGAAAATACaGGAAAGTAT-gAGctTGGTTTATTACA-TTTTCTTGTTGACAAAAATATTGCcaCACATCGaGCTAATACCCGTAAAGTAAAAAGCTTTATCTTGTCTCACGGAACTTTAGCAAAGTCTGATAAATCAGATGCAaGAGCTCTTGCTCAaTATGGATTTGAACGCCACAGCACTAtcTCTCTATTTGT---ACCCAC-TTTTGAAAATCAATCAACCTTGGTTGCACtTTGTCAACGT---CGTG-ATGACATTACGCAAATGAGAGCTCAgGAAAAATGTAGACTGGCAGCACCTGAAAATGACCATATaAAAGAaAgTTGTCAAAAAACTATCgaATTCTTTAATATTCAAATAGATGAACTCAATAATACTATACAAAAAATTATTGATGAAAGCCGTGAGTTACAACAACGTCaAAAAATCCTAAAAACAGTTCCTGGAATAGGTCCAAAGTTATCTCAAGA-TTTTCTCTGTTTAATGC-cAGAGCTTGGTtaCttAAGCAGGAGaGAAGTTGCAAGCCTTGCTGGGGTTGCACCTTATCC-AAAAGAAAGTGGTAAAACTATTGGATAccgAAGAATAACagGTGGTAGAAGCAATGTTCgTGCAAAACTTTTTACATCTGCCATGGCTGCTGCAAAgTCCAAATCTGTACTTGGTGCCTTTTATTC-tAAGCtTgTTGaaAGTgGtAAGaAGAAGATGGTAGCTA-TaacaGCTcT-aATGcGtAAAATTATAGTAATTGCTAACGCAAGGCTTAA--AGAAGCAATTAATTTGAATATTT--AAAATTTACATAGCAGTAATTGAAATGAATATTGTGAATAAGCACGTcCGCACAAACTTaaAGTGCTTATTCACaaTAGCTTaAACgGAAATTGTTGCAGCAGCTGTTTGA---TATAGAATTCTGTTTCTaTGACaAACGGGttTTTAtTATCTATATGGTTgGgTaAAGTTGCAAAAtTATACAAATAAAAAATTTaAAAAACATaG-TTGATGGAGCTTCTCTACCAAgGaTTAAATGAATTAGCCTTTTTAAATCTCCTTGTCGATAGTTCAGgaAGTATgGaTTTAAATGTGCTGAGAAGAAAGATTGCATCAATCtG-tGAAAAACACAGCATCAAATGCATCTACATTGACTATCTgcAgC-TaCTC----AGaGGAT-CAGGAAGAACAGAGAACAGAACGCTTGAAGTGACAGAAATCAGCAGAACATTAAAGAACA-TCgC--TAAAGACtttgCAGTTCCTGTTGTCGCGCTATCACAAATTAGTCGCAGAGTG---GAAGAAAGGCAAAACAAAAGACCGCAACTAGCAGACCTGCgagAGTCAggGAgCATCgA-ACAAGAC-gCTGATATAGTTTTACTACTCTA---CAGAGACAGctaCTATAAGATagGCTC--------TAATAACGaaCT---AGaGATAAATGTCgcAAAGAATAG-AAGTGGCTCAACCGGTAAAGTTaCAgTgCgctATCaAGTTAATACTGGAAGAATATTGAtTTAACGtTTTAGTAAGTCtaaTaTTGCCTGATTGTAAATGTTATCTCTATGTcCTAtTGAGACAACAGTTACTATACGTTTTgcAgTATCTACACGGTAGACGATACGATAATCACCCAC--TCGTATTCTGCGATATCcCttTAATCTATTGCGTAATGATaCACCGCTAGCAATAGGATCAGTCTCAAGATATTCTTTTATTGCTTCTTTAATACTTGGtTTAATgTcTTctggTAAgG--AAggTATATTCCTCTTaatAACATGTTTGAGATA-TTTGATAGTATAACGTTTATTTCCAGATGTCTTCACTATCTTCTATTTCTTCCGCATCATCATC-ACTTAATTCTCTAATAATTTTaGAAAACGCAATGTCTTCTGCTTCAagcTCAATTGCTTC--TTTGACTAACTTTCCTGCTAATTTTTGAACAGACTGCTTGGTAGCTTTAGCTAGTTCAATAAGGTGCTG--tG---AAGTTTCTGTATCGAAGGTTACATTAATCCTTGAATCTGCCATAAGTTTTACCaaAGTTTATCAGTAATTATATAATATTTTCCTGAATTTTTCAATAAAGATCTCTCCTAAACTTAGAAGAGATCTTTATGGTTaAACTACTTTGATTTGCTCgAAGT-CT---gtAAAGCAAAGTATGTGCTTgaATtcACGAACGAagaagGTAAT-GAacCcCCTAACTGTTCTAGCTCTCTCagagaAAGCTTcCCTTCCATAACACACcTTgcgTTTTTCT-CTTCTTGTGTCTCAGaaAttTTTTGATTATaCTTTgAACacGAGGcaCTCTCATCATTTCTTTTAAAATCTTTCATAATTAATCCCTTaAAGCTATAAAAAATACTAAACTAGTATACA--GTAA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ACTGGCAGCACCTGAAAATGACCATATAAAAGAAAGTTGTCAAAAAACTATCGAATTCTTTAATATTCAAATAGATGAACTCAATAATACTATgCAAAAAATTATTGATGA---CCGTGAGTTACAACAACGTCaAAAAAATCCTAAAAACAGTTCCTGGAATAGGTCCAAAGTTATCTCAAGATTTT-TCTGT----TG--tGA-CTTGGTTACTTAAGCAGGAGAGAAGTTGCAAGCCTT-CttTaGGtTTG--CCTTATC---AAGAAAGTGGTAAAACTATTGGAT-gCGAAGAATAACAGGTGGTAGAAGCAATGTTCGTGCAAAAC-TTTTACATCTGCCATGGCTGCTaCAAAGTCCAAATCTGTACTTGGTGCCTTTTATTCTAAGCTTGTTGAAAtTaGTAAGAAGAAGATGGTAGCTATAACAGCTCTAATGCGTAAAATTATAGTAATTGCTAACGCAAGGCTTAAAGAAGCAATTAATTTGAATATTTAAAATTTACATAGCAGTAATTGAAATGAATATTGTGAATAAGCACGT-CaCACAAACTTAAAGTGCTTATT-ACAATAGCTTAAACaGAgAATTGTTGCAtGaCAGCTGttTTTGATATAGAATTCTGTTTCTATGACAAACGatttcTTTTTcAgTATCTATA--GTTGGGTAAAGTTGCAAAATTATACAAATAAAAAATTT-AAAAACATAGTTGATGGAGCTTCTCTACCAAGGATTAAATGAATTAGCCTTTTTAAATCTCCTTGTCGATAGTTCAGagAGTATGGATTTAAATGTGCTGAGaAAGAAAGATTGCATCAATCTGTGAAAAACACAGCATCAAATGCATCTACATTGACTATCTGCAGCTACTCAGAGGATCAGGAAGAACgAG-GAACAGAACGCTTGAAGTGACAGAAATCAGCAGAACATTAAAGAACATCGCTAAAGACTTTGCAGTTCCTGTTGTCGCGCTATCACAAATTAGTCGCAGAGTGGAAGAAgaGCAAAACAAAAGACCGCAACTAGCAGACCTGCgGgGAGTCAGGGAGCATCGAACAAGACGCTGATATAGTTTTACTACTCTACAGAGACAGCTACTATAAGATAGGCTCTAATAACGAACTAGAGATAAATGTCGCAAAGAATAGAAGTGGCTCAACCGGTAAAGTTACAGTGtaCTATCAAGTTAATACTGGAAGAATATTGATTTAACGTTTTAGTAAGTCTAATATTGCCTGATTGTAAATGTTATCTCTATGTCCTATTGAGACAACAGTTACTATACGTTTTGCAGTATCTACACGGTAGACGATACGATAATCACCCACTCtttGTATTCTGCGATATCgC--TAATCTATTGCGTAATGATACACCGCTAGCAATAGGATCAGTCTCAAGATATTCTTTTATTGCTTCTTTAATACTTGGTTTAATGTCTTCTGGT-AGGAAGGTATATTCCTCTTAATAACATGTTTGA-ATATTTGATAGTATAACGTTTATTTCCAGATGTCTTCACTATCTTCTATTTCTTCacCATCATCATCACTTAATTCTCTAATAAaTTTtGAAAACttttCAtcGcTCgcCTGCTTCtAAaC-CAATTGCTTCTTTGACTAACTTTCCTGCTAATTTTTGAACAGACTGCTTGGTAGCTTTAGCTAGTTCAATAAGGTGCTGTGAAGTTTCTGTATCGAAGGTTACATTAATCCTTGAATCTGCCATAAGTTTTACCAAAGTTTATCAGTAATTATATAATATTTTCCTGAATTTTTCAATAAAGATCTCTCCTAAACTT---AGAGATCTTTATGGTTAAACTACtTTTGATTTGCTCGAAGTCTGTAAAGCAAAGTATGTGCTTGAATTCACGAACGAAGAAGGTAATGAACCCCCTAACTGTTCTAGCTCTCTCtG-GAAAaCTTagcCCCTT--AT-ttttA--TTGCGTTTTTCTCT--TTGTGTCTCAGAAATTTTTTGATTATACTTTGAACACggGAaGC-CTCTCATCATTTCTTTTAAAATCTTTCATAATTAAT--CaTAAAGCTATAAAAAATACTAAACTAGTATACAGTAAAACATAATACTTTAGCAgaTTA-TAT-CCAGTTGATTTAGTGTTTTCTCAGATATT-AgCtTTTTTTTAGTAATAATGTATTTTTCACTTCTCTTAAATCTGT-GAAGGA-CTCCAAGTTGATCCACAACTTC-cAAgTAT--CATTTAaTCcaGGATCTGGCATATGCGGTAAAAGCCTTCCCCATGAACCTCCTAATTGCTCTAACTCTTTcT-gGGATA-TTTTCCTGCTGCACCTGTGAGCCCAATTCTTT--GTttAAACCTTGccCCTCTGGAC-TTTTGCTATAAAATCCTCTACTTTATTAGCTCCTTCAGATAAAAGCTTTACCTCCTCAGAACTTTCTTGTTGCAATTGTGACatgGCT---GCTTcCATACAAAGGCTTTGCTTTACCTTGgGGACCTAATATTACCTCTGTATTTGCTTGCAACTGTTCTTCAGTAATACCATTTCTTTCAATAAACTC-AttGaCTTGTCAGAATGAATgAGAAC-TTGATCTTACATTtcTTTCCTTCAACTTCtggtCA--T-ATAGTCATTTCATA--AgTCATGAGCTACCTCATATATTCTTGTTCCATCCTCACaAAAGGGACAAACGTAT---TaTCGtTTTTATTATCGTCAGGAG-GCaaaAAAGAGTAAttTTGTTGTAATACCTAGTTCATTGCATGATTTACCACTC--AAAGTCTAtgggGTgaATTTC-TTTTTACCTTCAAGCCACTCAAGCCTTATGGAAGGaAAAAGCAACTCCATCTTCATCTACATGTTTTTCAAGACATAAAAATTacAacGTTTTAAACCGCTAtcTCTTTTATTTTTCTT-ATtCTTCtTTTTTTCtGTTTCATCTGccAtCAAATCCTGTAATTATAGGTCGTTCACGATAATTCATATCATACAATTTGCCATTatttAGCATATCAGCATGAAAATAATCAgGAAGAAAATTTCTCCCACG-ATCCTTATCTGAAAAGTGATGGCCA--TGTAaTACCAGGAATAAAATCACTTACAGAATTTCcaTACTAAAAcCCCTTATC-AGAAAAAtTGGAACT-AAGTTTCCCCAAACTTCcTTgcgCcaG-CCAAATCGATTTTCTTAAAGCATTTAACATACTAACCCCCATATTAATGCCATAATAAATTTtgTgTaAC-gTACGGAATATGCTAAGTCAAGTTTATAACTTTAAA-TTTTATGAAAATTAACAAAAAAATCATACTTTACgcTGGCATGAAAAACGCCGTATTATgCCACCTCTAGTAGAAATCgaAAaC-ccAAATTTAA-GGAATTTGCaTAA--GGCATTTCTGCCCTTTACACGCATTTAAATTTTTAtTAGATTCGAGCTGCAAACAAAAAATCTTACTggAG-CACATGAGGCAC-AAAACAAC-GAAacCGTATCGCACCAGAACGTATCAAAAAAATT-----GAAACG--AAAAAGAGTCAAGCAAAAAAAGCTTGACTTCCCggTATCGCGTCtaTATCACAACTTCAGCATAAGAGGAAGCCTTCATATAGTTAACGTAAACGGTAAATATGTaCgGGaGCttgAcAaA--CTCTAGAAGGCGAATAAAGGCttGaGAGAAAA-TC-ATTGAGCTTAAGCGTCCGATAAGAACTTTCGACACGCGTCTgcaACTG---GTGAACTgCTACaAAGTTTTgAAAAAC-AGGAAGT-AGATGGTTTAAAAACGGCgCTGCTGTTCCTCCaG-ACATAGTAC-TATCTTTTAGAGaCTTTTAATCCACACAAAGC-AAGAAAATC-TTTCCAGTTCAGCGCAAAAAGCGGCGGAAAAATACTTTGTCAGAGTAaTtAAAGAAAAATTTCGCGATTtaTAAAAACAGCGAAAGCACCGGATGTGCTCGCAATTAGAGAGAAAGCAGTAGAAAAAGTTCTCGaAAAAGTTCAAGAATCgCTGTGAATTTATATCAATAGAGGTATACATTAAGAACTTATGGATAACTTTCGACGAACATCTCTATAGCAAGATGAGCATGAAAGAAAAAGTGGACCACCACATCGATTTGATCATACAAAACACTAGTCAGG-GAGAGAGGAAGAACTGCTTGCTGCAGGAGAAACGCCGGAGGAAGTATACCACACTTTCAGAACGGTCCAGGGATCagATCTGTATCGCATCgaGCTGCTGAGCGAGCGAGGAGGAGCTGCGCTTGAGATATACAT--GGgAAGAGCTGCAGCGGCGGCTAAAACTCC-TTTCAACCACTTTAAAGATAGAATGATCAGAATTGGTGTCGACACGGAGAAAGAC-TTTTCTCGATTGCCCGCCGGCATTTTTCGTTTTTATTCACGAAGAAATACGTCAAAAACAGAAAGAAAGTGATGAGGGAGGTACGTCAcAT--gTGCTCTCATCAGAGAAAACCCGTTTGATGTTCTGAAGGATTACGACAA
Aligning reads of over 9000 nt to half contig_9 of 9243 nt
We split the contig in half in order to have a reference sequence that is more representative of the consensus in our samples than pWCP.fa (including its additional VNTR repeat).
minimap2 -x map-ont contig_18k_split.fa sequences_of_bam.fasta --secondary=yes --cs=long > Aln_against_9k.paf
paftools view -f maf Aln_against_9k.paf > Aln_against_9k.maf
The secondary=yes is still useful here for the visualization. Although
we can use the default parameter of -p.
Now the goal with those .maf files is to visualize the alignment on the
reference. We can do it in a linear or circular way. We use the Python
notebook Circularize_9k_alignment.ipynb.
But first the alignments in Aln_against_9k.maf were manually curated
in order for the positions to be best treated by our Python
visualization code. We therefore obtain the file
Aln_against_9k_curated.maf.
column -t files/Aln_against_9k_curated.maf
## ##maf version=1
## a 12126
## s contig_9 2133 7110 + 9243 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blastn -query sequences_of_bam.fasta -db ORI_seq.fa -outfmt 6 -max_target_seqs 100
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dee6845e-22e6-40a2-b5cb-317536e63ab6_19413 ORI 85.276 326 15 16 16503 16821 1 300 4.81e-86 305
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bf711754-5c4a-4ace-bc7d-4729c7dd7b1d_22496 ORI 87.937 315 15 13 21384 21690 1 300 2.54e-99 350
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a88955c7-22b0-470b-af77-8410680ca062_9016 ORI 90.941 287 6 8 5779 6064 1 268 2.82e-105 368
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d5c2d544-e5f2-4278-81de-c7b2d67517dd_9194 ORI 88.545 323 10 10 4506 4824 1 300 1.03e-104 366
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bf711754-5c4a-4ace-bc7d-4729c7dd7b1d_14434 ORI 89.441 322 8 6 2491 2808 1 300 1.61e-109 383
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