2017-04-06HuanWei Wang

Fastq文件大小和测序覆盖度初探

(本文由GeneDock公司 Bioinformatics Engineer Huanwei Wang撰写,转载请保留作者信息和原文链接)

引子

在二代测序(NGS)领域中,Fastq文件大小和测序深度(即测了多少乘)是两个常用的概念,但不同人给出的Fastq文件大小与测序深度的比例可能并不一致,而且之间的关系也一直模糊不清。

故,这篇博客就试图去探讨这两者的关系及其相关概念。

基本概念

Fastq文件的基本格式

Fastq文件是二代测序行业中常用的原始序列文件。每4行表示一个read(测序序列),其格式示例如下:

@SEQ_ID
GATTTGGGGTTCAAAGCAGTATCGATCAAATAGTAAATCCATTTGTTCAACTCACAGTTT
+
!''*((((***+))%%%++)(%%%%).1***-+*''))**55CCF>>>>>>CCCCCCC65

- 第一行:序列ID;
- 第二行:序列;
- 第三行:固定为“+”;
- 第四行:序列的质量值(quality score)

Fastq文件的序列ID行

对于Fastq文件中每个序列的ID行(首行),其格式并不统一,不同来源Fastq文件的首行表示不同。

illumina测序仪的ID行一般包含测序仪、运行编号、flowcell ID、lane ID、tile ID、横纵轴坐标、索引序列等等

@<instrument>:<run number>:<flowcell ID>:<lane>:<tile>:<x-pos>:<y-pos> <read>:<is filtered>:<control number>:<index sequence>)。

示例如下:

@EAS139:136:FC706VJ:2:5:1000:12850 1:Y:18:ATCACG

测序深度(coverage or depth)

测序深度或者覆盖度(coverage or depth)是指参考序列一个碱基上比对的reads的数目。计算公式为

测序深度 = reads长度 × 比对的reads数目 / 参考序列长度

测序深度是NGS分析的重要质控指标。Craig Venter的文章指出全基因组应该达到30X-40X的测序深度。

We report on the sequencing of 10,545 human genomes at 30×–40× coverage with an emphasis on quality metrics and novel variant and sequence discovery.

人类基因组的长度

对于人类全基因组来说,长度大约3Gbp(Giga-basepairs)。

3,234.83 Mb (Mega-basepairs) per haploid genome

对于人类外显子组来说,长度大约是30Mbp(Mega-basepairs)

The exome of the human genome consists of roughly 180,000 exons constituting about 1% of the total genome, or about 30 megabases of DNA

另外,对于外显子组还需要考虑捕获芯片设计的问题,如agilentnimblegen的不同芯片捕获区域不同。

各种对应关系

ASCII码和文件大小
Fastq文件所含内容均为ASCII码,每个ASCII码占用一个字节(Byte)空间。故Fastq文件大小 =(ID行长度 + reads长度 + 1个加号 + reads长度 + 4个换行符) × reads数目

示例如下(计算公式是(7 + 60 + 1 + 60 + 4) × 1 = 132B):

$ cat example.fastq
@SEQ_ID
GATTTGGGGTTCAAAGCAGTATCGATCAAATAGTAAATCCATTTGTTCAACTCACAGTTT
+
!''*((((***+))%%%++)(%%%%).1***-+*''))**55CCF>>>>>>CCCCCCC65

$ ls -lh example.fastq
-rw-r--r--  1 wanghuanwei  staff   132B Mar 27 13:43 example.fastq

为了简化,我们忽略第三行的加号、换行符,并认为ID行长度在0~1个read长度,故

Fastq文件大小 = ~ 2.5 × reads长度 × reads数目

Fastq文件大小和Fastq.gz文件大小

在传输Fastq文件过程中,经常使用gzip程序对其进行压缩,以减小文件大小,增加传输速度。而gzip对于不同Fastq文件的压缩比不同,大约在(3~5):1之间。

示例如下(计算公式是291852847/65573424 = 4.45078):

$ ls -l SRR1616865_1.fq SRR1616865_1.fq.gz

-rw-r--r-- 1 wanghuanwei staff(278M) 291852847 Nov 12 14:12 SRR1616865_1.fq
-rw-r--r-- 1 wanghuanwei staff(63M) 65573424 Aug 29 13:12 SRR1616865_1.fq.gz

Fastq.gz文件大小 = ~ Fastq文件大小/4

从Fastq文件到比对的reads数

由于Fastq文件经常会进行去接头等前处理的工作,比对的reads长度与原始reads长度略有不同。此处暂时忽略。

另外由于只有部分原始reads会比对(mapped)到参考基因组,因此还有一个比对率的问题。故比对的reads数目 = reads数目 × 比对率。比对率也是NGS分析的重要质控指标。

总结

综合以上信息:

1. 测序深度 = reads长度 × 比对的reads数目 / 参考序列长度
2. 人类基因组 = ~3Gbp
3. Fastq文件大小 = ~ 2.5 × reads长度 ×reads数目
4. Fastq.gz文件大小 = ~ Fastq文件大小 / 4
5. 比对的reads数目 = reads数目 × 比对率

在进行了各种近似之后(ID行的近似,参考基因组的近似,gz压缩率的近似,去接头后reads长度变化等),再假设比对率为90%,若要测30X的人类基因组需要62.5GB(Giga Base)的数据。

注:限于笔者水平有限,文章若有错误或不足,欢迎联系我们(support@genedock.com)。