BioNano以cmap格式存放光学图谱，为了评估基因组的组装质量或者了解光学图谱中冗余情况(高杂合基因组组装结果偏大)，我们就需要进行cmap之间的比较。
CMAP间比对
Solve套件提供了runCharacterize.py脚本封装了RefAligner，用于进行CMAP之间的比对。
python2.7 runCharacterize.py \
-t RefAligner的二进制文件路径 \
-q 用于比对的CMAP \
-r 参考CMAP \
-p Pipeline文件路径\
-a 参数配置文件.xml \
-n 线程数,默认4
需要注意的是-p和-a参数的设置。-p是Pipeline的文件位置，比如说我的Solve安装在/opt/biosoft/Solve3.4_06042019a，那么参数设置为-p /opt/biosoft/Solve3.4_06042019a/Pipeline/06042019。 而-a则是要在/opt/biosoft/Solve3.4_06042019a/RefAligner/8949.9232rel/目录下选择合适的xml文件。比如你的CMAP是Irys平台，那么你可以考虑用optArguments_nonhaplotype_irys.xml.
以最新发表的辣椒的光学图谱为例，该物种有比较高的杂合度，组装结果偏大，我们可以通过自比对来寻找冗余区域,
# 下载CMAP
wget https://submit.ncbi.nlm.nih.gov/ft/byid/o62junnn/piper_nigrum_no_rcmap_refinefinal1.cmap
# 自比对
python /opt/biosoft/Solve3.4_06042019a/Pipeline/06042019/runCharacterize.py \
-t /opt/biosoft/Solve3.4_06042019a/RefAligner/8949.9232rel/RefAligner \
-q piper_nigrum_no_rcmap_refinefinal1.cmap \
-r piper_nigrum_no_rcmap_refinefinal1.cmap \
-p /opt/biosoft/Solve3.4_06042019a/Pipeline/06042019 \
-a /opt/biosoft/Solve3.4_06042019a/RefAligner/8949.9232rel/optArguments_nonhaplotype_saphyr.xml -n 64
最终会在当前文件下生成一个alignRef文件夹，其中结果是q.cmap,r.cmap和xmap的文件可以用于上传到BioNano Access上进行展示。下图就是一个冗余实例，可以把图中较短的图谱删掉
基因组回帖
为了将基因组回帖到CMAP上，需要先将基因组的fasta格式转成CMAP格式，参数如下
perl fa2cmap_multi_color.pl -i 输入FASTA -e 酶1 通道1 [酶2 通道2]
其中一个最重要的参数就是酶切类型。例如我需要将序列回帖到用Nt.BspQI酶切组装的光学图谱上，因此运行参数如下
perl /opt/biosoft/Solve3.4_06042019a/HybridScaffold/06042019/scripts/fa2cmap_multi_color.pl -i athaliana.fa -e BspQI 1
最后的athaliana_BSPQI_0kb_0labels.cmap就是模拟酶切的CMAP序列。
之后将模拟酶切的结果回帖到实际的CMAP
python /opt/biosoft/Solve3.4_06042019a/Pipeline/06042019/runCharacterize.py \
-t /opt/biosoft/Solve3.4_06042019a/RefAligner/8949.9232rel/RefAligner \
-q athaliana_BSPQI_0kb_0labels.cmap \
-r kbs-mac-74_bng_contigs2017.cmap \
-p /opt/biosoft/Solve3.4_06042019a/Pipeline/06042019 \
-a /opt/biosoft/Solve3.4_06042019a/RefAligner/8949.9232rel/optArguments_nonhaplotype_saphyr.xml \
-n 64
最终会在当前文件下生成一个alignRef文件夹，其中结果是q.cmap,r.cmap和xmap的文件.
