• fastp 是一个用于高效且快速的高通量测序数据质量控制的工具。你提到的命令执行的是对两个 FastQ 文件 ({i}_2.fq.gz) 进行质量控制，并输出清洗后的数据文件 ({o}_2.clean.fq.gz)。

• CMD栗子

fastp -i "${i}_1.fq.gz" -o "$work_dir/cleandata/${o}_1.clean.fq.gz" -I "${i}_2.fq.gz" -O "$work_dir/cleandata/${o}_2.clean.fq.gz" -g -q 5 -u 50 -n 15 -l 150 --overlap_diff_limit 1 --overlap_diff_percent_limit 10

• 解释下命令和参数的含义：

•   -i "${i}_1.fq.gz"：输入的第一条 FastQ 文件。
•   -o "$work_dir/cleandata/${o}_1.clean.fq.gz"：输出的第一条清洗后的 FastQ 文件，保存路径为 $work_dir/cleandata/。
•   -I "${i}_2.fq.gz"：输入的第二条 FastQ 文件（即配对读）。
•   -O "$work_dir/cleandata/${o}_2.clean.fq.gz"：输出的第二条清洗后的 FastQ 文件，保存路径同样为 $work_dir/cleandata/。
•   -g：自动检测并去除低质量碱基。
•   -q 5：过滤掉质量值低于 5 的碱基。
•   -u 50：去除质量评分在前 50% 的低质量序列（保留较高质量的序列）。
•   -n 15：允许的 N 碱基的最大数量，超过此值的序列会被过滤掉。
•   -l 150：过滤掉长度小于 150 碱基的序列。
•   --overlap_diff_limit 1：设置两个配对读的最大重叠差异数为 1。
•   --overlap_diff_percent_limit 10：设置配对读的最大重叠差异百分比为 10%。

• 参数建议：

1.  -q (质量值) 参数：质量值设为 5 较低，可能会留下质量较差的碱基。通常，推荐值为 20 或更高。
•   示例：-q 20 表示过滤掉质量值低于 20 的碱基。
2.  -u (过滤比例) 参数：你设置了去除 50% 的低质量序列，考虑是否希望保留更多数据。可以根据数据的质量情况调整，比如 10-20%。
•   示例：-u 20 表示去除最低质量的 20% 碱基。
3.  -l (长度) 参数：150 碱基长度的阈值是否合适需要根据你的测序数据类型来确定。如果你的数据是短读数据，可能会导致过多序列被过滤。建议根据实际的读长来设定合理的阈值。
•   如果你使用 250 bp 或更长的读长，可以保留这个设置；如果是较短读长（如 100 bp），则需要降低阈值。

• 最终（还是要根据自己的需要）修改

fastp -i "${i}_1.fq.gz" -o "$work_dir/cleandata/${o}_1.clean.fq.gz" /
-I "${i}_2.fq.gz" -O "$work_dir/cleandata/${o}_2.clean.fq.gz" /
-g -q 20 -u 20 -n 15 -l 100 --overlap_diff_limit 1 --overlap_diff_percent_limit 10

评价一下：

fastp 是近年来广泛使用的一款高效、快速的高通量测序数据质量控制工具。它集成了许多常见的数据预处理功能，比如去除低质量读段、剪切接头序列、过滤短读长等，还具有多线程的高效处理能力。

fastp 的优点：

1. 高效和快速：fastp 能在较短时间内处理大规模数据，得益于其多线程架构。相较于传统的工具如 Trimmomatic 或 Cutadapt，fastp 通常表现出显著的性能优势。

2. 自动化检测功能：

   • fastp 能够自动检测并去除接头（adapter trimming），并且无需提供接头序列。如果你不确定接头序列，它会自动预测并去除。

3. 全面的质量控制功能：

   • fastp 具备从质量过滤到序列去重等多种常见数据处理功能，支持读段质量过滤（可以根据碱基的质量值去除低质量的读段）和去除包含过多 N 碱基的序列。

4. 图形化报告：

   • 它生成详细的 HTML 和 JSON 格式的报告，报告中包含了各种数据质量信息，例如碱基质量分布、GC 含量、序列长度分布等。这有助于用户更好地评估数据质量。

5. 多功能整合：

   • fastp 集成了多个数据处理功能，例如去除重复序列、合并配对读段、低质量序列过滤等。这避免了使用多个工具处理数据的繁琐过程。

6. 内存效率高：

   • 相较于其他工具，fastp 对内存的占用较少，适合在常规计算资源环境中运行，不需要专门的高性能计算服务器。

fastp 的缺点和局限性：

1. 适用于常规数据，但不适合所有情况：

   • 对于特定领域的高精度应用，如 ATAC-seq、ChIP-seq 或 PacBio 长读长数据，fastp 的自动化接头检测功能可能表现不够理想。这些类型的测序数据往往需要手动优化参数或使用专门设计的工具。

2. 自动检测接头可能不精确：

   • 虽然 fastp 提供了自动检测接头的功能，但有时在处理较复杂数据或某些特定接头序列时，检测可能不如手动指定的接头序列准确，尤其是在数据质量较差或接头序列特别复杂的情况下。

3. 对特殊类型的测序数据支持有限：

   • fastp 的设计主要针对短读段（short-read）数据，对于长读段（long-read）如 Nanopore 和 PacBio 的数据，fastp 的功能相对有限。这类数据通常需要更专门的处理工具。

4. 去重功能的局限性：

   • fastp 具备去除重复序列的功能，但其去重功能并不如专门设计的工具（如 FastUniq）来得高效和精准。对于去重复要求严格的应用，可能需要结合其他工具。

5. 高级功能的灵活性：

   • 虽然 fastp 集成了多种功能，但对于一些高级的测序数据预处理需求（如高级剪切策略、错配剪切等），其灵活性相对有限。如果需要高度自定义的处理方式，fastp 可能无法完全满足需求。

案例和应用：

1. 案例一：RNA-Seq 数据处理

   • 在一项 RNA-Seq 实验中，研究人员使用 fastp 对数据进行了质量控制，过滤掉了低质量的读段，显著提高了后续数据分析的准确性【1】。通过 fastp 自动化的接头检测和质量过滤，大大节省了手动参数优化的时间。

2. 案例二：临床测序应用

   • 在临床肿瘤学研究中，研究人员对全基因组测序数据使用 fastp 进行预处理，以确保数据的高准确性和高质量。使用 fastp 来进行测序数据的去冗余、去接头和去除低质量片段，可以为后续突变检测提供更为可靠的数据基础。

参考文献：

1. Chen, S., Zhou, Y., Chen, Y., & Gu, J. (2018). fastp: An ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor. Bioinformatics, 34(17), i884-i890. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty560

总之，fastp 是一款非常高效且全面的测序数据预处理工具，适用于大多数常规的短读段数据质量控制需求，但在高精度或特殊数据类型的应用中，可能需要结合其他工具或手动优化参数。