一、KneadData简介
KneadData是一个高通量测序原始数据预处理工具，主要用于去除来自宿主和非宿主序列的污染，降低宿主DNA含量，同时还能对序列质量进行评估和修剪。该工具可以高效地处理不同种类的测序数据，包括宏基因组学、转录组学、metagenomics、单细胞测序和医学测序等。KneadData的设计旨在自动化、灵活、易于定制和易于使用，可以大大降低预处理时间和人工干预程度。
说明：KneadData是一个Python编写的软件，基于Snakemake框架，支持多线程处理二、KneadData主要功能
KneadData主要是针对高通量测序原始数据进行预处理和质量控制，主要功能如下：
1、污染去除
在高通量测序数据分析中，样品通常会收到来自各种环境污染的影响，如宿主DNA、环境DNA以及实验过程中的DNA污染等。这些污染会严重影响分析结果的准确性和可靠性。KneadData可以根据用户提供的数据库文件，对测序数据进行序列比对和去除，将包含污染序列的数据过滤掉，从而提高数据的可靠性和准确性。
2、宿主DNA含量评估和过滤
KneadData可以使用Bowtie2或BWA-MEM进行宿主DNA序列比对，通过对比对结果的分析和统计，估计测序样品中宿主DNA序列的含量，并对序列进行过滤和切割。这可以减少宿主序列对后续数据分析的影响，提高数据的质量和准确性。
3、序列质量评估和修剪
在测序过程中，由于不同试剂盒、芯片、仪器等的不同，会导致测序数据的质量不同。KneadData可以使用FastQC对序列质量进行评估，并根据评估结果对序列进行质量控制处理，如长度筛选，质量修剪等。这可以提高数据的可靠性和质量。
三、KneadData工作流程示意图
以下是KneadData的工作流程图：说明：KneadData的工作流程主要包括以下步骤：1、去除低质量序列；2、去除宿主污染序列；3、去除非宿主污染序列；4、序列质量评估与修剪。四、KneadData代码示例
1、安装KneadData
使用conda进行安装：
conda install kneaddata2、执行KneadData
下面是一个使用KneadData对metagenomics数据进行预处理的示例：
kneaddata --input sample.fastq \
--reference-db /path/to/database \
--output kneaddata_output \
--log kneaddata.log \
--threads 4说明：该命令指定输入文件为sample.fastq，参考数据库文件路径为/path/to/database，输出结果保存在kneaddata_output文件夹中，处理日志记录在kneaddata.log文件中，使用4个线程进行处理。3、批量处理数据
下面是一个使用Snakemake进行多个样品数据批量处理的示例：
rule all:
input:
expand("cleaned/{sample}/cleaned.fastq", sample=samples)
rule kneaddata:
input:
"raw/{sample}.fastq"
output:
"cleaned/{sample}/cleaned.fastq"
shell:
"kneaddata --input {input} \
--reference-db /path/to/database \
--output cleaned/{wildcards.sample} \
--threads 8"说明：该Snakemake脚本针对多个样品数据进行批量处理，需要将需要处理的原始.fastq文件与参考数据库文件路径，分别保存到raw/和/path/to/database文件夹中。运行该脚本会自动进行数据处理，将每个样品的预处理结果保存在对应的cleaned/{sample}/文件夹中。五、总结
本文主要介绍了KneadData的基本功能、工作流程以及使用示例。KneadData是一个高效、灵活和易于定制的高通量测序原始数据预处理工具，可以帮助用户降低宿主DNA含量，过滤污染序列并进行质量控制处理，提高数据的质量和准确性。它可以广泛应用于不同的研究领域，如宏基因组学、转录组学、metagenomics、单细胞测序和医学测序等。希望本文可以帮助读者更好地使用和理解KneadData。
