1）测序质量值

        首先在了解fastq，fasta之前，了解一下什么是质量值。Phred 功能是处理测序仪直接生成的色谱图，给出相应的碱基和质量值。不同的测序仪会给出不同的色谱文件，Phred 能够识别三种格式的色谱文件，SCF, ABI 和预先处理的 ESD 格式。 碱基的测序质量值 Q 和此碱基出错的概率 Pe 相关。公式：Q = -10 log10( Pe )。phred软件在对reads进行base calling的时候会给出每一个碱基的质量值，这个质量值的计算与测序预期错误率相关(estimated probability of error)：

 Phred Quality Score     Probability of incorrect base call     Base call accuracy         10                     1 in 10                       90 %                       20                     1 in 100    99 %                       30                     1 in 1000     99.9 %                     40                     1 in 10000       99.99 %                   50                     1 in      99.999 %  

除此之外还有solexa标准，即将p换成了p/(1-p),其他完全按照sanger的定义来做。当测序质量很高的情况下两种形式几乎没区别，但低质量的碱基则有区别了(如图)

                                 
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  Qscore与p之间的关系，其中红线表示Q=-10 log10p标准，黑色实线表示Q=-10 log10p/(1-p)标准。

1.1）ACII码

为了方便储存及可读这些信息，利用可打印的ACII码将这些质量值转化为单字符single characters (or bytes)。ASCII 字符集，最基本的包含了128 个字符。其中前 32 个， 0-31 ，即 0x00-0x1F ，都是不可见字符，这些字符，为控制字符。可见字符为32–126。sanger-fastaq格式用 ASCII 33–126 来表示phred 质量值 0 到93 。举例来说：一般地，碱基质量从0-40，既ASCii码为从 “！”(0+33）到“I”(40+33）。如果某碱基测序出错的概率为0.001，则Q应该为30。则30+33=63，那么63对应的ASCii码为“？”，在第四行中该碱基对应的质量代表值即为“？”。 

2）fastq格式

       fastq格式是一个文本格式用于贮存生物学序列及其相应质量值(通常是核酸序列的)。fastq格式是一种包含质量值的序列文件，其中的q为quality,一般用来存储原始测序数据，扩展名一般为fastq或者fq。目前illumina测序，BGISEQ，Ion Torrent，pacbio，nanopore都以fastq格式存储测序数据，其中illumina，BGISEQ一般是双末端测序，一般是一对文件，命名为*_R1.fq.gz与*_R2.fq.gz。为了简洁，这些序列以及质量信息使用ASCII字符标示。该格式最初由Sanger开发，目的是将FASTA序列与质量数据放到一起，目前已经成为高通量测序结果的事实标准。通常fastq文件中每一个序列含有4行信息(如下)：

第一行：以‘@’开头，是这一条read的名字，这个字符串是根据测序时的状态信息转换过来的，中间不会有空格，它是每一条read的唯一标识符，同一份FASTQ文件中不会重复出现，甚至不同的FASTQ文件里也不会有重复；
第二行：测序read的序列，由A，C，G，T和N这五种字母构成，这也是我们真正关心的DNA序列，N代表的是测序时那些无法被识别出来的碱基；
第三行：以‘+’开头，在旧版的FASTQ文件中会直接重复第一行的信息，但现在一般什么也不加（节省存储空间）；
第四行：测序read的质量值，每个字符与第二行的碱基一一对应，按照一定规则转换为碱基质量得分，进而反映该碱基的错误率，因此字符数必须和第二行保持一致。对于每个碱基的质量编码标示，不同的软件采用不同的方案 。目前有5种：

讯享网1、Sanger，Phred quality score:值的范围从0到93，对应的ASCII码从33到126，但是对于测序数据（raw read data）质量得分通常小于60，序列拼接或者mapping可能用到更大的分数。
2、Solexa/Illumina 1.0, Solexa/Illumina quality score:值的范围从-5到62，对应的ASCII码从59到126，对于测序数据，得分一般在-5到40之间；
3、Illumina 1.3+，Phred quality score:值的范围从0到62对应的ASCII码从64到126，低于测序数据，得分在0到40之间；
4、Illumina 1.5+，Phred quality score:但是0到2作为另外的标示，详见http://solexaqa.sourceforge.net/questions.htm#illumina
5、Illumina 1.8+

不同的标准之间可以相互转化换。注意：第二行@字符，第三行+字符，在第四行质量值中会出现，有时也会在行首出现，因此在处理fastq格式的时候要格外的关注。

2.1）如何打开fq文件呢？

有多种方式可以打开fq文件： 1. 最为原始的是在Linux服务器上用查看文本的less命令或cat命令；2.同时也可以用pycharm软件打开fq文件，直接拖入打开即可；

2.2）获取fastq文件

将样本测序，就可以得到fastq格式文件，无论人，动物，植物，微生物，测序的是全基因组，还是外显子，捕获序列，抑或是RNA样本，FFPE样本最终得到的都是fatsq格式文件。注意，有些平台得到的是两个文件，reads1与reads2，有些平台得到的是一个文件。也可以在NCBI SRA数据库下载测序文件，使用sratools工具中的prefetch或者fastq-dump软件都可以下载fastq文件。

2.3）fastq文件统计

如果想对fastq文件进行统计，例如统计序列条数，碱基总数，reads读长分布等，可以使用seqkit工具进行操作。

如果想统计fastq文件每条序列ATCG四种碱基组成以及质量值分布，可以使用seqtk comp工具来完成。

2.4）过滤短的序列

Ion Torrent，pacbio，nanopore测序的fastq文件序列长度并不相同，通常需要过滤较短的序列，例如过滤掉长度小于150bp的序列。可以使用seqtk seq或者seqkit seq进行操作。

2.5）转换为列表格式

如何将fastq格式转换为列表格式？可以使用seqkit fx2tb，为什么要做这一步处理呢，转换为列表，这样方便根据ID进行处理。将四行数据转换为一行三列，这样就可以使用常用的列表处理程序来进行处理，例如awk。当然处理完了，还可以使用tab2fx将列表转为换fastq格式。

2.6）质量值转换

目前测序得到的fastq文件，都采用phred+33的格式，但是如果处理之前的文件，还有可能遇见phred+64的模式，一般软件中包含--phred33或者--phred64选项，当然也可以直接在两种质量值之间进行转换。

2.7）去除接头adapter

接头adapter主要是指illumina测序时加入的P7接头与P5接头，理论上来说测序从测序引物开始，是测序不到接头的，但是由于部分打断片段果断或者由于adapter空载，会导致adpter自身连接，以上两种情况都会导致测序reads中包含adapter序列。adapter序列非基因组本身的序列，会干扰分析，因此需要去除掉。主要是illumina测序中包含adapter。去除adapter主要是采用两种方式，一种是直接给定adapter序列，与reads比对，比对上的就把整条reads去掉，另外一种是测序完成之后，给定一个adater list文件，其中包含了含有adapter序列的reads ID列表，给定一个阈值将这些reads去除掉。cutadapt可以根据给定的adapter序列进行过滤。

2.8）去除低质量

低质量主要是指去除测序质量错误率较高的位点，一般以Q20作为标准，如果一个碱基质量值低于Q20，则认为一个低质量，如果一条序列中低质量碱基达到一定比例，例如达到40%以上，则过滤掉此条序列。是过滤数据主要处理指标。seqtk工具seq功能通过-q，-n可以将低质量碱基进行标记，例如替换为小写字母或者其他字符，但是不进行过滤，有专门的数据过滤工具。

2.9）数据过滤

有很多软件可以一次性完成数据过滤工作，包括去除adapter，去除低质量，去除N碱基，去除duplication，截取reads，常用的包括fastp，trimmomatic，SOAPnuke等，不过这些软件都各有优缺点，SOAPnuke很好用，但是去除adapter需要提供一个adapter reads ID的列表，从网上下载的数据没有这个，fastp利用固定adapter序列，但是不能去除duplication，trimmomatic选项参数太长，而且也不是很好用。这里推荐使用fastp。

2.10）排序和抽样

如果想对fastq格式文件进行排序，可以使用seqkit sort功能。有时候需要从全部文件中抽取一部分进行分析，因为测序出来的数据本身就是随机分布的，因此，即使从头到尾开始取数据，出来的也是随机的。当然还是可以随机抽样的。seqtk和seqkit工具都提供了抽样功能。

2.11）拆分数据

有时候需要将fastq文件拆成多份，或者根据固定模式进行拆分，例如测序时同一个lane的数据根据index进行拆分，16S测序中，同一个文件中序列根据barconde进行拆分等。seqtk split与split2可以用来拆分文件，既可以按照大小进行拆分，也可以直接拆分成固定份数。

3）fasta格式

3.1）fasta格式最初来自FASTA软件包，也是一种文本格式，以单字符( single-letter codes)贮存核酸或者蛋白序列信息，允许在序列前加注释信息。由2部分信息组成：

>gi||gb|AAD44166.1| cytochrome b [Elephas maximus maximus]

LCLYTHIGRNIYYGSYLYSETWNTGIMLLLITMATAFMGYVLPWGQMSFWGATVITNLFSAIPYIGTNLVEWIWGGFSVDKATLNRFFAFHFILPFTMVALAGVHLTFLHETGSNNPLGLTSDSDKIPFHPYYTIKDFLGLLILILLLLLLALLSPDMLGDPDNHMPADPLNTPLHIKPEWYFLFAYAILRSVPNKLGGVLALFLSIVIGLMPFLHTSKHRSMMLRPLSQALFWTL***LLTLTWIGSQPVEYPYTIIGQMASILYFSIILAFLPIAGXIENY

3.2）fasta格式在拓展的文件命名中，一般会约定俗成，具体见下表格：

我们通常进行处理的文件是fasta文件，如何将fastaq无损的转化成fasta文件？ 有以下几种方式可以将fq格式文件转化成fasta文件：

在Linux服务器上用基础命令来实现这个转换：

zless -S SRR_1.fastq.gz| paste - - - -|cut -f 1-2|tr '\t' '\n'|tr '@' '>' |less -S > SRR_1.fasta #结果为： >SRR.1 HWI-ST177:290:C0TECACXX:1:1101:1373:2104 length=63 TGGGAGGCTGAGGCAGGAGAATCACTTAAACCTGGGAGGCAGAGGTTACAGTGAGCCGAGATT >SRR.2 HWI-ST177:290:C0TECACXX:1:1101:1340:2124 length=63 AAAGAAGGCGACAGTGAGAAGGAGTCCGAGAAGAGTGATGGAGACCCAATAGTCGATCCTGAG >SRR.3 HWI-ST177:290:C0TECACXX:1:1101:1273:2183 length=63 CTGCTGGGCCCCAAGGTCCTCCTGGTCCCAGTGGTGAAGAAGGAAAGAGAGGCCCTAATGGGG >SRR.4 HWI-ST177:290:C0TECACXX:1:1101:1562:2147 length=63 CTTGGCTGCAGCCATCCCGCTTAGCCTGCCTCACCCACACCCGTGTGGTACCTTCAGCCCTGG # 同时生成SRR_1.fasta文件。 # 同时zcat SRR_1.fastq.gz| paste - - - -|cut -f 1-2|tr '\t' '\n'|tr '@' '>' |less -S 也可实现这种转换

如果你不需要查看fq中的具体内容，可以用软件实现fq到fasta文件的转换，fastX_tool软件可以实现相同的功能

讯享网fastq_to_fasta -Q33 -v -n -i SRR_1.fastq -o SRR_1.fasta #其中-Q33是必须添加的参数

一些软件只支持fasta格式，例如只有fasta格式才能进行blast比对，因此有时候如果需要将测序数据直接进行blast比对，就需要将fastq转为换fasta，将fastq转换为fasta有多种方法，例如seq，awk，perl都可以，还有很多单独的程序。这里使用seqtk和seqkit分别演示一下。

#seqtk工具 seqtk seq -A nanopore.fastq.gz #seqkit工具 seqkit fq2fa nanopore.fastq.gz