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linux内存管理之 ION 内存管理器浅析Ⅱ（system contig heap）
目录 1 system contig heap 与 system heap 2 system contig heap创建 3 system contig heap内存分配 4 system contig heap内存释放 1 system contig heap 与 system heap 从代码中我们看到system contig heap与system heap同属一个文件中，ion_system_heap.c 2 system contig heap创建 //指定heap name，heap type和ops static struct ion_heap *__ion_system_contig_heap_create ; heap->name = "ion_system_contig_heap"; return heap; } static int ion_system_contig_heap_create(void heap内存释放 ion_system_contig_heap_free()函数：将内存全部返还给buddy static void ion_system_contig_heap_free(struct
1.5K10编辑于 2022-11-01 - 来自专栏igenome
20220518_基因组contig与scaffold的N50大小统计
20220518_基因组contig与scaffold的N50大小统计 01 assembly_stats软件安装 (base) root@dell-server 444.png 03 assembly_stats软件统计结果展示 (base) root@dell-server:/home/# assembly_stats genome.fasta { "Contig
2.7K30编辑于 2022-05-18 - 来自专栏生信修炼手册
QUAST:评估基因组组装效果
对于一个组装出来的序列，不论是contig还是scaffold, 首先将各个序列根据长度从大到小排序，然后从第一个序列开始，将长度进行累加，直到累加的长度超过了总长度的50%，此时，最后一个累加的contig 只需要上传fasta格式的contig或者scaffold序列，然后提交即可。 1. contig基本信息统计表 quast 会统计不同长度的contig的个数，以及N50,L50等指标，示例结果如下 ? 2. Nx 长度分布曲线 横坐标为Nx，纵坐标为Nx的值，示意图如下 ? 3. contig长度累计曲线 横坐标为contig个数，纵坐标为累加的长度，示意图如下 ? 4. contig GC含量分布图，对于每个contig,统计GC含量，横坐标为GC含量，纵坐标为contig个数，示意图如下 ?
7.2K20发布于 2020-05-08 - 来自专栏微生态与微进化
零代码计算Contigs与Genes丰度！
组装所得到的contig的丰度可以通过将全部质控后的reads序列map到拼接结果中，统计落到每个contig中的全部reads数目作为contig的丰度，用每条Contig上映射的reads的总碱基数除以该 Contig长度来计算每个Contig的覆盖度。 -threads 20 contig.sam > contig.bam 对bam文件按照比对的位置坐标对reads进行排序： samtools sort contig.bam -o contig.reads.sorted.bam 要计算coverage首先需要准备bam的index文件，如下所示： samtools index contig.reads.sorted.bam 运行结束后生成会生成伴随的index文件contig.reads.sorted.bam.bai 假如是多样品混合拼接，只需要将每一个样品的reads数据重复上面操作，最后根据contig id进行整合。
1.1K20编辑于 2022-05-05 测序知识DAY7-Gaozsi
Contig：基于reads之间的overlap区，拼接获得的序列称为Contig（重叠群）。 scaffold：基于Contig之间的顺序关系，将Contig进一步组装得到的更长的序列，称为scaffold。 Contig N50：所有的Contigs按照从长到短进行排序，将排序后的contig长度依次相加,当相加的长度达到Contig总长度的一半时,最后一个加上的Contig长度即为Contig N50。 举例：Contig 1+Contig 2+ Contig 3+Contig 4=Contig总长度*1/2时，Contig 4的长度即为Contig N50。 Contig N50可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准。k-mer：k-mer是指将reads分成包含k个碱基的字符串，一般长短为m的reads可以分成m-k+1个k-mers。
43210编辑于 2024-02-26- 来自专栏生信喵实验柴
三代纳米孔宏基因组拼接
4 * 765 contig_308 4678198 21 Y N 1 * 308 contig_227 * 777 contig_37 3976090 20 Y N 1 * 37 contig_1311 3 * 307 contig_1258 3764263 15 Y N 1 * 1258 contig_1287 samtools faidx assembly.fasta contig_1389 >contig_1389.fasta samtools faidx assembly.fasta contig_765 >contig_765.fasta samtools faidx assembly.fasta contig_308 >contig_308.fasta 可以与nt库比较出是哪个物种，网页ncbi比较也可以
93310编辑于 2023-02-24 - 来自专栏Linux基础入门
（1）TBtools | 序列工具之序列信息提取
②contig：中文叫做重叠群，就是不同reads之间的overlap交叠区，拼接成的序列就是contig。 ③scaffold:是比contig还要长的序列，获得contig之后还需要构建paired-end或者mate-pair库，从而获得一定片段的两端序列，这些序列可以确定contig的顺序关系和位置关系 ，最后contig按照一定顺序和方向组成scaffold，其中形成scaffold过程中还需要填补contig之间的空缺。 N50：比如一个基因组大小是1M，然后把contig 和 scaffold 从长到短进行排列，然后相加，当恰好加到1M的50％，也就是500k的时候，那一条 contig 或者scaffold 的长度就叫做 Contig N50和Scaffold N50。
7.2K21发布于 2020-08-26 - 来自专栏用户7627119的专栏
高通量测序常见名词解释
什么是Contig? 拼接软件基于reads之间的overlap区，拼接获得的序列称为Contig（重叠群）。 什么是Scaffold? 将所有的Contig长度相加，能获得一个Contig总长度。然后将所有的Contigs按照从长到短进行排序，如获得Contig 1，Contig 2，Contig 3...………Contig 25。 将Contig按照这个顺序依次相加，当相加的长度达到Contig总长度的一半时，最后一个加上的Contig长度即为Contig N50。 举例：Contig 1+Contig 2+ Contig 3+Contig 4=Contig总长度*1/2时，Contig 4的长度即为Contig N50。 Contig N50可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准。 什么是Scaffold N50？ Scaffold N50与Contig N50的定义类似。
1.2K40编辑于 2022-09-21 - 来自专栏生信修炼手册
hi-c辅助基因组组装简介
分成了三个步骤，第一步首先根据scaffold/contig的hi-c交互矩阵，进行聚类，属于同一条染色体的scaffold/contig聚到一起；第二步确定同一染色体上的多个scaffold/contig 的排列顺序；第三步确定scaffold/contig的方向性。 图a所示有5个contig, 来自于两条染色体，用不同颜色表示，contig之间连线的粗细对应hi-c矩阵中交互频率的高低。 聚类的第一步首先将交互频率最高的两个contig作为一类，对应图b中的圆角矩形，聚为一类的两个contig作为一个这个整体重新计算和其他contig的互作频率。 依次循环，每次循环都将互作频率最高的两个contig或者cluster聚为一类，直到所有的contig都划分到cluster为止。
1.5K30发布于 2019-12-19 - 来自专栏Linux基础入门
序列工具使用中所涉及的基础知识
还要长的序列，获得contig之后还需要构建paired-end或者mate-pair库，从而获得一定片段的两端序列，这些序列可以确定contig的顺序关系和位置关系，最后contig按照一定顺序和方向组成 scaffold，其中形成scaffold过程中还需要填补contig之间的空缺 N50：Reads拼接后会获得一些不同长度的Contigs。 将所有的Contig长度相加，能获得一个Contig总长度。然后将所有的Contigs按照从长到短进行排序，如获得Contig 1，Contig 2，contig 3...………Contig 25。 将Contig按照这个顺序依次相加，当相加的长度达到Contig总长度的一半时，最后一个加上的Contig长度即为Contig N50。 举例：Contig 1+Contig 2+ Contig 3 +Contig 4=Contig总长度*1/2时，Contig 4的长度即为Contig N50。
2.6K30发布于 2020-08-26 - 来自专栏生信菜鸟团
cellranger multi—手把手教你单细胞免疫组库定量
│ │ ├── all_contig_annotations.csv │ │ ├── all_contig_annotations.json │ │ ├── all_contig.bam │ │ ├── all_contig.bam.bai │ │ ├── all_contig.fasta │ │ ├── all_contig.fasta.fai │ │ │ ├── all_contig_annotations.json │ ├── all_contig.bam │ ├── all_contig.bam.bai │ ├── all_contig.fasta │ ├── all_contig.fasta.fai │ └── all_contig.fastq ├── per_sample_outs │ │ ├── filtered_contig.fasta │ │ ├── filtered_contig.fastq │ │ ├── vdj_contig_info.pb
76700编辑于 2025-03-18 - 来自专栏微生态与微进化
为了更精确的定量：宏基因组gene丰度分析工具的比较
理论上所有的contig序列均由reads拼装而得，而基因作为contig序列上一个区域，不该没有reads比对上。其实，这些丰度为零的基因反映了宏基因组gene丰度计算一个很容易犯的错误。 因此理论上，同一条contig序列上的genes应该具有相似的深度。 由于在contigs回贴时，我们很容易根据bam文件获得一条contig不同区域的depth，再结合gene的起止位置，我们可以获得一条contig上所有genes的真实depth信息： 图中红线为该 contig的平均depth。 根据这个原理，我们可以推断gene的depth与contig的depth关系： 第二幅图中的红色曲线即为上述公式的图像，可以看到实际情况正好符合我们的推测。
1.7K21编辑于 2022-05-05 - 来自专栏微生态与微进化
宏基因组binning：MetaBAT
在binning分析中MetaBAT首先计算每个contig的TNF，然后计算每个contig的丰度，接下来根据这两个信息计算contigs两两之间的距离矩阵，并通过迭代进行聚类[1]。 与种子序列的距离均大于此值，然后在剩余的contigs中选择一个contig作为第二个medoid，重复上一步，将这两个medoid所引入的contigs作为一个bin。 多样本co-abundance pattern进行聚类时包含该contig的最小的样本容量，默认为10 -x，--minCV：计算丰度距离矩阵时最低的contig单个文库覆盖率，低于此阈值的contigs --outputDepth contig.depth.txt spades.contig.reads.sorted.bam 假如是多样品混合拼接，则可以在命令后添加不同样品的多个bam文件，不同bam 接下来进行binning，如下所示： nohup metabat1 -i new.spades.contig.fasta -a contig.depth.txt -o twk --sensitive -
1.9K30编辑于 2022-05-05 - 来自专栏天意生信俱乐部
宏基因组组装实战教程 (MEGAHIT + BBMap + BWA)
我们将使用多线程来加速组装，并设置最小 Contig 长度为 1000 bp，这是宏基因组分析的常用标准，可以有效过滤掉过短、无意义的片段。 # --min-contig-len: 设置输出 Contig 的最小长度阈值（单位：bp）。 BBMap 套件中的 stats.sh 是一个轻量级但功能强大的工具，可以快速计算 N50、Contig 数量、总长度等关键指标。 从排序后的 BAM 文件中计算覆盖度 # jgi_summarize_bam_contig_depths 是 MetaBAT2 自带的脚本 jgi_summarize_bam_contig_depths contig_1 54321 15.78 15.78 contig_2 43210 89.12
1.1K11编辑于 2025-09-30 - 来自专栏天意生信俱乐部
宏病毒组分析 ：病毒基因组的质量评估、纯化与vOTUs构建
示例数据（quality_summary.tsv部分内容）： contig_id contig_length provirus provirus_integrated provirus_prophage 0.0 NA High-quality NA 结果解析： contig_id：原始Contig的ID。 contig_length：Contig长度。 provirus：是否被识别为前病毒（Yes/No）。 _1001,cluster_001,contig_1001,Complete,0.0,45899,25000,10x contig_1005,cluster_001,contig_1001,High-quality ,0.0,42000,20000,8x contig_2003,cluster_002,contig_2003,Complete,0.0,60000,30000,15x contig_3010,cluster
52110编辑于 2025-11-20 - 来自专栏微生态与微进化
测序数据拼接，首先需要了解这些概念！
基因组图谱可分为框架图（草图，draft）、精细图、完成图（全图），具体如下所示： 框架图：指经生物信息学分析后，拼接得到的基因组覆盖度大于95%，基因区覆盖度达到98%以上，contig N50达到5Kb Contig：即片段重叠群，指拼接软件基于短序列之间的重叠区（overlap），拼接获得的较长序列。 Scaffold：本意即片段框架，由先后顺序已知的Contigs组成的序列，中间有Gap。 基于这些序列，可以确定一些Contig之间的顺序关系，这些先后顺序已知的Contigs组成Scaffold，如下图所示： N50：Reads拼接后会获得一些不同长度的Contigs。 将所有的Contigs长度相加，获得Contig总长度。然后将所有的Contigs按照从长到短进行排序，如获得Contig1，Contig2，Contig3…Contig25。 将Contigs按照这个顺序依次相加，当相加的长度达到Contig总长度的一半时，最后一个加上的Contig长度即为Contig N50，可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准。
2.4K20编辑于 2022-05-05 - 来自专栏单细胞天地
10X Genomics单细胞免疫组库VDJ分析必知必会
组装过程将单个条形码的reads作为输入，并将这些reads“粘接”(glues)在一起，产生一组contig作为输出，这些contig代表对当前转录序列的最佳估计。 我们还跟踪的UMIs的数量和reads支持的contig。 由于数据中存在多种形式的“噪声”，使得生成contig的问题十分复杂。 Contig quality scores Assign a quality score to each base on each contig. Annotation Algorithm V(D)J contig注释的目的是定义V、D、J片段对一个contig的比对，识别CDR3序列，从这些数据判断一个contig是否具有生产性，这意味着它可能对应于一个功能 在罕见的(混合的)情况下，contig都是对齐的。
8.5K61发布于 2020-05-29 - 来自专栏科技记者
文献解读-借助来自不同生态环境的真实宏基因组数据，对多种病毒识别软件进行性能评估
，长度小于 1500 bp 的 contig 会被排除； E：利用 minimap2 检测并去除了病毒数据集与微生物数据集之间的同源 contig，最终保留的病毒特异性 contig 和微生物特异性 contig 使用 Minimap2（参数 -x ava-ont）将病毒组分的 contig 与微生物组分的 contig 进行比对，，允许 5–15% 的错配，以识别两者之间的重叠序列。 对于那些比对覆盖度达到微生物 contig 长度 80% 及以上的 contig，无论其来源于哪个组分，均会被从数据集中剔除。 在工具识别结果判定中，病毒 contig 被识别为病毒时视为真阳性，未被识别为病毒时为假阴性；微生物 contig 被识别为病毒时为假阳性，被识别为非病毒时为真阴性。 此外，本研究通过CAT工具对所有测试数据集的contig进行超级界水平的分类注释，将结果分为病毒、微生物和未知三类，并通过条形图展示了不同工具（或工具组合）专属识别contig的分类分布。
40910编辑于 2025-07-08 - 来自专栏微生态与微进化
测序数据组装的常用工具
>contig.log 2>contig.err SOAPdenovo-127mer map -s config_file -g graph_prefix 1>map.log 2>map.err SOAPdenovo 长度，默认为K+2 -u：搭建scaffold前不屏蔽coverage过高/过低的contig，默认屏蔽 -c：搭建scaffold时使用最低coverage的contig，默认为0.1，也即平均覆盖度的 /scaff/fill）中用到 设为1：只用于构建contig； 设为2：只用于构建scaffold； 设为3：同时用于构建contig和scaffold； 设为4：只用于补洞 短插入片段(<2K)的设为 3，同时用于构建contig和scaffold，长插入片段(>=2k)设为2，不用于构建contig，只用于构建scaffold，454single 长reads只用于补洞。 ：最小的contig长度，默认为200bp --similar：比对的相似度阈值，默认为0.95 运行结束后，生成不同kmer的contig文件。
3.6K20编辑于 2022-05-05 - 来自专栏科技记者
文献解读-基于多种组装与 binning 工具的二代与三代宏病毒组比较评测：解析肠道病毒基因组功能特征
对判定为误组装的 contig，按照 metaMIC 报告的误组装位点进行断点切分与校正，所得片段视作 contig 并纳入后续分析。 Contig 去冗余与病毒识别contig 对每个样本中各组装工具所得 contig，或多个工具在所有样本中所得 contig，使用 cd-hit（v4.6.8）按照 MIUViG标准进行去冗余处理（参数 该方法在将某一样本的 contig 聚类为 bin 时，不仅考虑该样本自身的 reads 覆盖度，还同时参考这些 contig 在所有样本中的覆盖度信息。 在本研究中，将完整度 >90%，且未出现 “contig >1.5 × longer than expected genome length”（contig 长度超过预期基因组长度 1.5 倍）和 “high 饼图展示了各工具生成的 bin 内部 contig 在分类学上的一致性。
71910编辑于 2025-08-15
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