illumina平台上的基因组数据质控神器：Trimmomatic

illumina平台上的基因组数据质控神器：Trimmomatic

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来源

1.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/642000061

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https://blog.csdn.net/qq_74093550/article/details/131587363

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https://www.jianshu.com/p/204528386d1c

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/91691632

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https://blog.csdn.net/sinat_32872729/article/details/93487342

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https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4103590/

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https://chenhsieh.com/post/bioinfo/09-trimmomatic/

在基因组学研究中，数据质量是决定分析结果准确性的关键因素。对于基于illumina平台的高通量测序数据而言，原始数据往往包含大量低质量序列和接头污染，这不仅影响后续分析的准确性，还可能引入系统性偏差。因此，在进行序列比对、基因表达分析等下游任务之前，对原始测序数据进行预处理和质量控制显得尤为重要。

Trimmomatic是一款专为illumina测序数据设计的灵活读段修剪工具，由德国亚琛工业大学生物信息学研究所开发。它能够高效处理单端（SE）和双端（PE）测序数据，支持多线程并行计算，同时兼容gzip和bzip2压缩格式。这些特性使其成为基因组数据分析流程中不可或缺的预处理工具。

Trimmomatic的主要功能包括去除接头序列、修剪低质量碱基以及过滤过短的读段。这些功能通过一系列可定制的模块实现，用户可以根据具体需求选择合适的参数组合。

• ILLUMINACLIP：该模块专门用于去除illumina测序数据中的接头序列。它通过比对方式识别并剪切接头，支持多种常见的接头类型。参数设置包括种子错配数、回文比对阈值和简单比对阈值等，用户需要根据实际情况调整这些参数以达到最佳效果。

• SLIDINGWINDOW：这是一个基于滑动窗口的质量修剪模块。它沿着读段扫描固定大小的窗口，当窗口内平均质量值低于设定阈值时，从该位置开始剪切后续序列。这种策略能够有效去除末端质量较差的碱基，同时保留高质量的核心区域。

• LEADING/TRAILING：这两个模块分别用于去除读段开头和结尾的低质量碱基。通过设定质量阈值，可以精确控制序列两端的修剪程度，确保保留的序列具有较高的可信度。

• MINLEN：该模块用于过滤长度过短的读段。经过上述修剪步骤后，部分读段可能变得过短而失去分析价值。通过设置最小长度阈值，可以将这些读段从数据集中移除，从而提高整体数据质量。

Trimmomatic的安装过程相对简单，用户可以从其官方网站下载最新版本的二进制文件。由于该工具基于Java开发，因此需要确保系统中已安装Java运行环境（版本1.5及以上）。

双端测序数据处理示例

java -jar trimmomatic-0.39.jar PE \
  -threads 4 \  # 指定线程数（可选）
  -phred33 \     # 质量编码格式（若未指定，新版可自动识别）
  input_forward.fq.gz input_reverse.fq.gz \  # 输入文件
  output_forward_paired.fq.gz output_forward_unpaired.fq.gz \  # 正向输出
  output_reverse_paired.fq.gz output_reverse_unpaired.fq.gz \  # 反向输出
  ILLUMINACLIP:TruSeq3-PE.fa:2:30:10 \  # 接头序列文件及参数
  LEADING:3 \      # 去除起始低质量碱基（质量≤3）
  TRAILING:3 \     # 去除末尾低质量碱基（质量≤3）
  SLIDINGWINDOW:4:15 \  # 滑动窗口检测（窗口大小4，平均质量≥15）
  MINLEN:36        # 保留长度≥36的序列

单端测序数据处理示例

java -jar trimmomatic-0.39.jar SE \
  -phred33 input.fq.gz output.fq.gz \
  ILLUMINACLIP:TruSeq3-SE.fa:2:30:10 \
  LEADING:3 TRAILING:3 SLIDINGWINDOW:4:15 MINLEN:36

在一项转录组测序研究中，研究者使用Trimmomatic对原始测序数据进行预处理。通过FastQC软件的初步分析，研究者发现数据中存在明显的接头污染和低质量碱基。使用Trimmomatic进行序列修剪后，数据质量显著提升，具体表现在：

1. 接头序列被有效去除，避免了后续分析中的假阳性结果。
2. 低质量碱基被修剪，提高了序列的整体可信度。
3. 过短的读段被过滤掉，确保了后续分析的数据质量。

经过预处理的数据在后续的基因表达定量和差异表达分析中表现出更好的准确性和可靠性，证明了Trimmomatic在实际科研中的重要作用。

Trimmomatic凭借其灵活的参数配置、高效的处理速度以及对illumina平台数据的深度优化，已成为基因组数据分析流程中的必备工具。然而，在使用过程中也需要注意以下几点：

1. 参数选择需要根据具体数据特点进行优化，特别是ILLUMINACLIP模块中的接头序列文件和比对参数。
2. 质量阈值（如LEADING、TRAILING和SLIDINGWINDOW中的参数）需要根据测序数据的实际质量分布进行调整。
3. 过度修剪可能导致有效数据的丢失，因此在保证数据质量的同时，也要兼顾数据量的保留。

总之，Trimmomatic通过其强大的功能和灵活的配置，为illumina平台的测序数据提供了全面的质量控制解决方案，是基因组学研究中不可或缺的工具之一。