都2025年了，谁还不会下一代测序（GS）数据质控（三）

都2025年了，谁还不会下一代测序（GS）数据质控（三）

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。前面我们介绍了两款能够自动识别接头的软件：fastp和Trim Galore。今天开始介绍两款常用的不能自动识别接头的质控软件：Trimmomatic。

Trimmomatic是一款开源的工具，专门用于处理Illumina平台产生的FASTQ格式的测序数据。它的主要功能包括去除接头序列、剪除低质量碱基、滑动窗口修剪等，以提升后续分析的准确性和效率。Trimmomatic支持单端（SE）和双端（PE）测序数据的处理，能够有效地提升数据质量。

去除接头序列（ILLUMIACLIP）

这是Trimmomatic的招牌功能，能够从序列中剪除Illumina特有的接头和其他技术序列。它能够通过比较正反向测序reads中的序列来去除接头，即使接头序列非常短，也能被准确识别和去除。这对于RA-seq数据分析、DA组装以及微生物基因组测序等应用至关重要。

滑动窗口修剪（SLIDIGWIDOW）

Trimmomatic可以根据窗口内碱基的平均质量进行修剪，这是一种非常有效的去除低质量序列的方法。这个模式对于整体测序质量很好但reads内含有连续低质量碱基的情况非常适用，能够处理不同长度的序列。

多种低质量数据处理方式（LEADIG 和TRAILIG）

Trimmomatic提供了多种处理低质量数据的方式，包括LEADIG和TRAILIG参数去除序列首尾低质量碱基，AVGQUAL参数去除平均质量值低于阈值的序列，以及MAXIFO参数同时考虑reads长度和错误率来进行质控

序列长度调整（CROP 和 HEADCROP）

根据指定长度剪除序列的一部分，这对于标准化数据长度非常有用。

最小长度筛选（MILE）

丢弃低于特定长度的序列，这有助于去除可能影响后续分析的短序列。

双端测序数据的成对处理

Trimmomatic在处理双端测序数据时，能够保持reads的配对关系，输出成对的clean data，未成对的正向序列以及未成对的反向序列，这对于后续的mapping非常重要。

综上所述，Trimmomatic在处理不同长度的测序数据时，通过多种灵活的参数和模式，能够有效地进行数据质控，提高数据的质量和准确性。

Trimmomatic是一款功能强大且灵活的工具，广泛应用于生物信息学中的数据预处理阶段。能够在去除低质量碱基的同时保留尽可能多的高质量reads，从而实现质量和长度的平衡，显著提升数据质量，为后续的基因组组装、转录组分析等提供坚实的基础。在Galaxy平台（usegalaxy）上，你可以到Trimmomatic工具，并且可以直接在网页上运行它，无需任何命令行操作。