前言

测序出来的数据利用fastp一个命令质控全搞定，无论是SE还是PE，同时会生成.json和.html格式的报告，十分直观方便，如何生成报告可查看 Linux下fastp的使用 ，下面记录一下如何理解这份报告。

在这之前先整理几个概念：

raw data 和 fastq文件

测序得到的原始图像数据经base calling 转化为序列数据，我们称之为raw data或raw reads，结果以fastq 文件格式存储，fastq文件为用户得到的最原始文件，里面存储 reads的序列以及reads的测序质量。

在fastq 格式文件中每个read由四行描述：

1.@read ID
2.TGGCGGAGGGATTTGAACCC
3.+
4.bbbbbbbbabbbbbbbbbbb

每个序列共有4行，第1行和第3行是序列名称（有的fq文件为了节省存储空间会省略第三行“+"后面的序列名称）；
第2行是序列；
第4行是序列的测序质量，每个字符对应第2行每个碱基，第4行每个字符对应的ASClI值减去64，即为该碱基的测序质量值，比如h对应的ASCIl值为104，那么其对应的碱基质量值是40。(碱基质量值范围为0到40)

下表为Solexa 测序错误率与测序质量值简明对应关系：

测序错误率	测序质量值	对应字符
5%	13	M
1%	20	T
0.1%	30	^
0.01%	40	h

公式：-10*log₁₀P

fastp就是对.fa.gz格式的文件进行处理

reads

由于受目前测序水平的限制，基因组测序时需要先将基因组打断成DNA片段，然后再建库测序。reads（读长）指的是测序仪单次测序所得到的碱基序列，也就是一连串的ATCGGGTA之类的，它不是基因组中的组成。不同的测序仪器，reads长度不一样。对整个基因组进行测序，就会产生成百上千万的reads。

• 高通量测序时，在芯片上的每个反应，会读出一条序列，是比较短的，叫read，它们是原始数据；
• 有很多reads通过片段重叠，能够组装成一个更大的片段，称为contig；多个contigs通过片段重叠，组成一个更长的scaffold；
• 一个contig被组成出来之后，鉴定发现它是编码蛋白质的基因，就叫singleton；
• 多个contigs组装成scaffold之后，鉴定发现它编码蛋白质的基因，叫unigene.

Q20和Q30

Q20，Q30它们代表的是某一碱基质量值占全部碱基数的百分比，就类似于产品合格率，不同的质量标准会产生不同的合格率，标准越高，质量越好，达标的就越少；合格率越高，那么达标的数据就越多。一般来说，对于二代测序，最好是达到Q20的碱基要在95%以上（最差不低于90%），Q30要求大于85%（最差也不要低于80%）。

一个给定碱基的测序质量分值Q定义为下面的等式：

Q = -10log10(e)

其中，e为预计碱基检出不正确的概率。

Q分值较高表示出错的概率较小。

Q分值较低可能会导致相当大一部分的片段不可用，还可能导致假阳性的变异检出增加，以致得出不准确的结论。

测量分值与碱基检出精度的关系如下：

N值

N 代表没有测定的碱基。（ATCG都有可能）比如在测序过程中出现gap，那么这一段都用N来代替这些还没有测序、尚不明确的碱基。

Adapters

adapter

接头，为一段已知的短核苷酸序列，用于链接未知的目标测 序片段

index或barcode

几个碱基组成的寡核苷酸链，用于在混合测序时，区分不同样本

可根据fastq序列中的信息获取

@HWI-ST1276:71:C1162ACXX:1:1101:1208:2458 1:N:0:CGATGT

即第一行最末的 CGATGT 即本次测序所使用的index。

insert

待测序的目标序列，位于两个adapter之间

Duplication

Duplication Rate = 1- Unique reads/Total reads

cluster，是指二代测序所用芯片表面或单个磁珠表面生成的由单个DNA模板生成的数百至数千个DNA分子的集合，犹如单个细菌在LB培养基表面生成单个菌落。

Duplication Reads，是指多个完全相同的DNA片段形成了多个有效cluster，读取这些Cluster所获得reads信息也是完全相同，被称之为Duplication reads

RNAseq与16S去duplication问题

1、RNAseq与16s测序的duplication并不是打断不随机造成的，不能去除duplication
2、去除duplication会造成丰度信息丢失

常见文库的Duplication Rate经验值

WES（全外显子组测序），~10G，dup rate在10%左右；

WGS（全基因组测序），~90G，dup rate在10%左右；

RNA-seq（转录组测序技术），dup rate在40%~50%左右；

WGBS（全基因组甲基化测序），>10G, dup rate > 10%；

多重PCR文库和Panel，差异很大，跟需要测序的区域以及测序量有关，通常情况下只要on target部分数据质量足够好，dup rate不是一个重要的考虑指标。

Insert

插入片段，通俗解释就是两个Adapter接头中间的，被read的片段，即被打断的目标片段

详情可见这篇一篇文章说清楚什么是“插入片段”？，说的很清楚

fastp report

summary

首先是一个总的报告，我处理的是PE

• General
  版本号、序列循环数、质控之前的平均长度、质控之后的平均长度、插入片段的峰值
• Before filtering
  数据质控之前的（反应测序质量）：总的reads长度、总碱基长度、Q20合格率、Q30合格率、GC含量
• After filtering
  质控之后的：内容同上
• Filtering result
  reads的通过率、低质量的reads、含太多N值的reads

Adapter

即刚刚上面介绍的接头，这里两个文件（两端的reads）列出了从1到几十位的adapters的发生次数，以及其他未列出的接头数

Insert size estimation

配对末端重叠分析，不同长度的Insert在reads中占的比例，相当于是DNA被打断后的长度分布。当插入片段大小<30或> 270，或包含太多错误，则不能被read读取，比如我这里就有10.074194%的不可读reads）

Before filtering

质控之前的数据质量、碱基含量以及kmer分析等，可直接在网页上用鼠标拖动放大缩小以及查看具体数据细节，或进行图片保存等操作

• reads质量
  在不同位置上的碱基质量分布，一般来讲质量应 >30 且波动较小为不错的数据
  

• 碱基质量
  read各个位置上碱基比例分布，这个是为了分析碱基的分离程度。何为碱基分离？已知AT配对，CG配对，假如测序过程是比较随机的话（随机意味着好），那么在每个位置上A和T比例应该差不多，C和G的比例也应该差不多，如上图所示，两者之间即使有偏差也不应该太大，最好平均在1%以内，如果过高，除非有合理的原因，比如某些特定的捕获测序所致，否则都需要注意是不是测序过程有什么偏差。
  

• KMER计数
  fastp对5个碱基长度的所有组合的出现次数进行了统计，然后把它放在了一张表格中，表格的每一个元素为深背景白字，背景越深，则表示重复次数越多。这样，一眼望去，就可以发现有哪些异常的信息。鼠标可停留在某一具体组合上看出现次数和平均占比。
  
  剩下一部分After filtering就是质控之后结果，指标和质控之前一致，不赘述了。

以上就是刚接触fastp后做的一个学习笔记，基本上自己目前找到和理解的就这些，正在慢慢学习，欢迎一起讨论。

参考资料：
《全基因组测序WGS数据分析——3.数据质控》学习笔记

fastp：极速全能的FASTQ文件自动质控过滤校正预处理软件