迭代和组装策略
迭代组装是基于参考基因组的泛基因组构建核心策略之一，其核心逻辑是从初始参考基因组出发，对样本进行逐个迭代处理：先将单个样本的测序数据比对到当前参考基因组，提取未比对（unmapped）的reads并组装为novel（新）序列，再将这些novel序列与当前参考基因组合并更新，形成新的参考基因组；随后用更新后的参考基因组处理下一个样本，重复“比对→提unmapped reads→组装→合并更新参考”的流程，直至所有样本处理完毕，最终得到包含物种所有可变序列的泛基因组。
优势 1. 逐步积累novel序列：每次迭代仅处理单个样本的unmapped reads，组装难度低，novel序列的准确性更高。 2. 减少冗余计算：更新后的参考基因组包含前序样本的特异序列，后续样本的未比对reads仅为自身特有序列，无需重复组装相似序列。 3. 适应性强：适用于多样本、中等测序深度的数据（如10-30×），尤其适合真菌、植物等基因组复杂度适中的物种（文档中以酵母为测试数据）。 4. 可追踪性：每个迭代步骤的novel序列可通过ID标记（如“r1.”“r2.”），便于后续追溯序列来源样本。
应用
◦ 物种：基因组大小适中（100Mb-1Gb）的物种。
◦ 数据类型：二代测序（Illumina）的双端reads，单样本测序深度≥10×（保证unmapped reads组装的覆盖度）。
◦ 研究目标：需构建高完整性泛基因组，同时区分不同样本特异序列的研究（如种群水平的基因可变分析）。
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迭代组装是基于参考基因组的泛基因组构建核心策略之一，其核心逻辑是从初始参考基因组出发，对样本进行逐个迭代处理：先将单个样本的测序数据比对到当前参考基因组，提取未比对（unmapped）的reads并组装为novel（新）序列，再将这些novel序列与当前参考基因组合并更新，形成新的参考基因组；随后用更新后的参考基因组处理下一个样本，重复“比对→提unmapped reads→组装→合并更新参考”的流程，直至所有样本处理完毕，最终得到包含物种所有可变序列的泛基因组。
优势 1. 逐步积累novel序列：每次迭代仅处理单个样本的unmapped reads，组装难度低，novel序列的准确性更高。 2. 减少冗余计算：更新后的参考基因组包含前序样本的特异序列，后续样本的未比对reads仅为自身特有序列，无需重复组装相似序列。 3. 适应性强：适用于多样本、中等测序深度的数据（如10-30×），尤其适合真菌、植物等基因组复杂度适中的物种（文档中以酵母为测试数据）。 4. 可追踪性：每个迭代步骤的novel序列可通过ID标记（如“r1.”“r2.”），便于后续追溯序列来源样本。
应用
◦ 物种：基因组大小适中（100Mb-1Gb）的物种。
◦ 数据类型：二代测序（Illumina）的双端reads，单样本测序深度≥10×（保证unmapped reads组装的覆盖度）。
◦ 研究目标：需构建高完整性泛基因组，同时区分不同样本特异序列的研究（如种群水平的基因可变分析）。
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