都2025年了，谁还不会下一代测序（GS）数据质控（四）

都2025年了，谁还不会下一代测序（GS）数据质控（四）

里有新朋友对GS测序数据的质控还不熟悉，从今天开始我们就介绍几款常用的质控工具。总的来说，质控工具可以分为两类：可以自动识别测序接头的，和不可以自动识别接头的。今天，终于可以做一个总结了。 常用质控软件：能自动识别接头的，推荐使用：

• • fastp
• • Trim Galore

不能够自动识别接头的，推荐使用：

• • Trimmomatic
• • Cutadapt

Cutadapt 是一个用于处理各种测序数据（如Illumina、Ion Torrent等）的 轻量级、强大的开源Python工具，主要用于从序列数据中修剪接头序列（adapters）、低质量序列以及短序列等。简而言之，Cutadapt就是测序数据中的“清洁工”，帮助我们净化原始数据，为后续的分析步骤做好准备。

1. 多种匹配模式

可自定义匹配模式，适应不同实验设计和数据类型。

• • 精确匹配：如果读取序列包含指定的adapter序列，Cutadapt会将其完全移除。
• • 模糊匹配：允许部分位点不匹配，通过设置最小匹配长度和误差率来控制，这种灵活性非常适合处理那些可能存在微小变异的接头序列。
• • 质量控制：基于每个碱基的质量分数进行自动剪切，保留高质量的序列部分，进一步提升数据质量。

2. 短序列过滤

有时候测序数据中会有一些非常短的序列，这些序列可能没有实际的研究价值。Cutadapt 可以帮你过滤掉这些短序列。

4. 广泛的数据格式支持

直接处理Fastq和Fastaq.gz格式的文件，这些格式是高通量测序数据的常用存储格式。无需额外的格式转换步骤，直接上手处理。

5. 灵活性

Cutadapt 提供了丰富的选项，你可以根据自己的需求进行调整，比如设置不同的修剪参数、过滤条件等。

2. 多线程支持

Cutadapt支持多线程，能够利用多核处理器并行处理数据，极大地提高了处理速度。这对于处理大规模测序数据来说，无疑是一个巨大的优势。

• • 基因组测序数据分析：在Illumina高通量测序中，移除特定的接头序列，使后续的比对或组装更准确。
• • 转录组学研究：RA-seq数据的预处理，去除rRA、poly(A)尾部以及其他不必要的序列。
• • 宏基因组学分析：对于环境样本的测序数据，去除可能的PCR接头和低质量序列。
• • 单细胞测序：在单细胞RA-seq中，接头序列去除也是必要的预处理步骤之一。

Cutadapt是一款功能强大、灵活易用的高通量测序数据处理工具。它不仅能够高效去除接头序列，还支持多种匹配模式和质量控制选项，满足不同实验需求。如果你觉得手动运行 Cutadapt 有些麻烦，那么可以在 Galaxy 生信云平台（usegalaxy）上快速运行Cutadapt，Galaxy自动在后台处理数据，并并生成处理后的文件供你下载。