1.Quast下载地址:https://github.com/ablab/quast
QUAST(Quality Assessment Tool for Genome Assemblies)是基因组质量评估工具，通过计算各种指标来评估基因组的组装，包括N50,L50，GC含量等contig基本信息。
QUAST基于python开发，matplotlib绘图。
2.Quast安装(环境有点问题，分步安装)
conda create -n quast
conda activate quast
conda install quast
3.参考命令如下：
/share/nas1/yangp/01.software/anaconda3/bin/quast Lachesis_assembly_changed.fa \
reference.fa \
-t 24 \
-r Medicago.chr.fa \
-g Medicago.chr.gff \
-1 Unknown_-01R0001_good_1.fq.gz \
-2 Unknown_-01R0001_good_2.fq.gz \
--nanopore ONT_pass.fq.gz \
-o Resutls
quast
QUAST: Quality Assessment Tool for Genome Assemblies
Version: 5.2.0
Usage: python /share/nas1/pengzw/software/anaconda3/2023.09/envs/quast/bin/quast [options] <files_with_contigs>
Options:
-o --output-dir <dirname> Directory to store all result files [default: quast_results/results_<datetime>]
-r <filename> Reference genome file
-g --features [type:]<filename> File with genomic feature coordinates in the reference (GFF, BED, NCBI or TXT)
Optional 'type' can be specified for extracting only a specific feature type from GFF
-m --min-contig <int> Lower threshold for contig length [default: 500]
-t --threads <int> Maximum number of threads [default: 25% of CPUs]
These are basic options. To see the full list, use --help
Online QUAST manual is available at http://quast.sf.net/manual
常用参数：Lachesis_assembly_changed.fa 是必须提供的，即等待评估组装质量的基因组，可以多个同时评估。
-r Medicago.chr.fa：参考基因组，可选；提供后有比较基因组的结果。
-g Medicago.chr.gff：参考基因组的features文件，GFF,BED等格式
-1和-2：PE测序的FASTQ文件，可选，survey数据
--nanopore ：三代ont DNA数据
-o Resutls：指定结果输出目录
-t 24：线程 Maximum number of threads [default: 25% of CPUs]
其他参数：
--large：大基因组推荐加上这个参数，相当于-e -m 3000 -i 500 -x -k --k-mer-stats，加上这个参数后运行时间长非常多，因为有-e会做基因组的基因预测，推荐大基因组使用完整参数-m 3000 -i 500 -x -k来节省时间。
-f：--gene-finding，用GeneMarkS(原核生物)或GeneMark-ES(真核生物)预测基因
-e：即--eukaryote，默认是用GeneMarkS预测原核生物，这个参数指定基因组是真核生物，主要影响基因预测。类似的还有--fungus。还有许多与基因预测相关的参数可选。
--rna-finding：用Barrnap预测ribosomal RNA genes
-b：用BUSCO计算保守的orthologs数量(only on Linux)
-m 500：小于指定长度的contig会被去除，默认是500bp。
-i 65：小于指定长度的alignment会被去除，默认是65bp。
-k：--k-mer-stats，基于k-mer计算质量参数，推荐用于大基因组。
结果
结果很多统计文件和图表。参考官方说明文档或者以下参考即可。
问题：遇到说二代数据reads不对应（实际是双端是对应的），解决不了，去掉了二代数据就正常了。
