一、获取SRA号

登陆Genome Announcements网站（地址：https://mra.asm.org/），搜索感兴趣的基因组，我搜索的是细菌基因组。
进入网站页面后，点击右上角的搜索符号。

SRR8491236

二、下载SRA序列

首先需要在linux下载SRAtoolkit，然后才能下载SRA数据。
可以参考我的简书文章：
//www.greatytc.com/p/3df52aa857ad?v=1667697177169
然后再执行命令将SRA数据下载下来：

prefetch SRR8491236

运行结果如下：

一般软件会自动建立~/ncbi/public/sra文件夹，但我的不知什么缘由，经常不会建立这个文件夹，所以我就手动建立了。

三、解压SRA文件为fastq格式

命令如下：

fastq-dump --gzip --split-files SRR8491236

结果如下：

四、用fastqc进行数据质量评价

这里需要安装fastqc，可以参考我的简书文章：
//www.greatytc.com/p/5d364dfc0f43
输入以下命令：

fastqc SRR8491236_1.fastq.gz
fastqc SRR8491236_2.fastq.gz

结果如下：

五、Trimmomatic去接头

Trimmomatic是一个广受欢迎的Illumina 平台数据过滤工具。
Trimmomatic支持多线程，处理数据速度快，主要用来去除Illumina 平台的Fastq序列中的接头，并根据碱基质量值对Fastq进行修剪。
软件有两种过滤模式，分别对应SE 和PE 测序数据，同时支持gzip和bzip2 压缩文件。
Trimmomatic也支持phred-33 和phred-64 格式互相转化，不过现在绝大部分Illumina 平台的产出数据也都转为使用phred-33 格式了。

Trimmomatic是基于Java开发的，因此需要提前安装Java，才能使用Trimmomatic。
Trimmomatic安装可以参考我的简书文章：
//www.greatytc.com/p/8e854198db13
Trimmomatic过滤命令如下：

java -jar Trimmomatic-0.38/trimmomatic-0.38.jar PE -phred33 ~/ncbi/sra/SRR8491236_1.fastq.gz ./ncbi/sra/SRR8491236_2.fastq.gz ./output_forward_paired.fq.gz ./output_forward_unpaired.fq.gz ./output_reverse_paired.fq.gz ./output_reverse_unpaired.fq.gz ILLUMINACLIP:Trimmomatic-0.38/adapters/TruSeq2-PE.fa:2:30:10 SLIDINGWINDOW:5:20 LEADING:20 TRAILING:20 MINLEN:75

命令执行解释：

PE -phred33 因为双端测序需要输入两个文件。最终会输出4个文件。其中两个文件对应于"paired"数据，即read1和read2都保留。另外两个对应于"unpaired"数据，在处理的过程中会过滤掉其中一端的reads。
~/ncbi/sra/SRR8491236_1.fastq.gz ./ncbi/sra/SRR8491236_2.fastq.gz 这里是输入将要过滤的文件
./output_forward_paired.fq.gz ./output_forward_unpaired.fq.gz ./output_reverse_paired.fq.gz ./output_reverse_unpaired.fq.gz这里是输出的四个结果文件，都保存在当前目录下
ILLUMINACLIP:Trimmomatic-0.38/adapters/TruSeq2-PE.fa:2:30:10 切除TruSeq3-PE中提供的Illumina适配器。最初Trimmomatic将寻找种子匹配(16个碱基)，最多允许2个不匹配。如果在配对端读取的情况下达到30分(约50个碱基，50*0.6)，或在单端读取的情况下达到10分(约17个碱基, 17*0.6)，这些"seed"序列将被修剪。
SLIDINGWINDOW:5:20 扫描5个碱基宽滑动窗口，当每个碱基的平均质量下降到20以下时进行剪切
LEADING:20 删除前低质量碱基或N碱基(低于质量3)
TRAILING:20 删除后低质量碱基或N碱基(低于质量3)
MINLEN:75 上述步骤完成后，删除小于36个碱基的reads

参考文章：
https://www.cnblogs.com/Sunny-King/archive/2022/06/16/Bioinformatics-Trimmomatic.html
运行结果：

六、Spades组装基因组草图

安装Spades可以参考我的简书文章：
//www.greatytc.com/p/f5b2aa3fda64?v=1667780854519
运行命令如下：

spades.py --careful --pe1-1 ~/ncbi/sra/SRR8491236_1.fastq.gz --pe1-2 ~/ncbi/sra/SRR8491236_2.fastq.gz  -o ./SPAdesout_SRR8491236

命令解释：

--careful 减少错配和短插入失.让程序运行MismatchCorrector----不建议用于中型和大型基因组。官方文档中可以看到MismatchCorrector占用的disk space非常多。
注:默认情况下执行read纠错、组装。
--pe1-1 
  --pe<#>-1 <file_name>:left reads, <#>代表第几个文库。
  --pe<#>-2 <file_name>:right reads, <#>代表第几个文库。
  note:只有一个文库，指定#等于1即可。
-o 指定输出文件目录(必需)。

这里参考简书文章：
//www.greatytc.com/p/f02475d61a5c
出现错误，内存空间不足：

#解压
gunzip -c output_forward_paired.fq.gz > output_forward_paired.fq
gunzip -c output_reverse_paired.fq.gz > output_reverse_paired.fq
#抽取1000条
seqtk sample -s60 output_forward_paired.fq 1000 > seqtksample1_1000.fq
seqtk sample -s60 output_reverse_paired.fq 1000 > seqtksample2_1000.fq
#用wc查看，可对比前后文件，判断是否抽取成功
wc -l output_forward_paired.fq
wc -l seqtksample1_1000.fq
spades.py --careful --pe1-1 seqtksample1_1000.fq --pe1-2 seqtksample2_1000.fq -o ./SPAdesout_SRR8491236_1000

这里需要下载seqtk。关于下载seqtk，可以参考我的简书文章：
//www.greatytc.com/p/316b706a8bc9?v=1667780899292
命令解释：

gunzip -c #-c或--stdout或--to-stdout 　把解压后的文件输出到标准输出设备。
seqtk sample -s60 从pair end的原始fastq文件中抽取1000条reads。其中-s是seed，控制随机抽取，但是要注意在抽R1和R2的时候，一定要用相同的seed，这样才能保证抽出来的R1和R2仍然是配对的，否则有可能会错位。后面1000表示抽取的reads数目。
wc -l 统计文件内容的行数

参考文章：https://cloud.tencent.com/developer/article/1674827
我还是出错了。

spades.py --sc --careful --pe1-1 seqtksample1_1000.fq --pe1-2 seqtksample2_1000.fq -o ./SPAdesout_SRR8491236_1000

结果如下：

感觉应该是成功了吧。

七、Quast评价组装的基因组效果

Quast安装可以参考我的简书：
//www.greatytc.com/p/b43d8d4ef14c?v=1667866727396
输入命令如下：

quast.py ~/SPAdesout_SRR8491236_1000/contigs.fasta -o ~/SPAdesout_SRR8491236_1000/quast_out

结果如下：

本文总体参考的文章：
//www.greatytc.com/p/1e3fd96aac68