1.snippy calling snps 群体snp分析
2.序列比对(二)
3.reactdiff？
4.Minimap2 用户手册
5.MAFFT：序列比对软件linux版下载安装

snippy calling snps 群体snp分析

       Snippy 是双序一个用于快速单倍体变体调用和核心基因组比对的工具。它能在单倍体参考基因组和您的列比NGS序列读数之间发现SNP，包括替换（snps）和插入/删除（indels）。对优Snippy 会尽可能使用更多的化源CPU，因为它可以在一台计算机上使用多达个内核。双序它的列比java重量级 源码设计注重速度，并在一个文件夹中生成一组一致的对优输出文件。此外，化源它可以使用相同的双序参考获取一组Snippy结果，并生成核心SNP比对，列比最终生成系统发育树。对优

       安装 Snippy 时，化源推荐使用 conda 进行依赖安装。双序源码安装时可能会因为共享库文件不匹配的列比问题导致snippy自带的一些第三方软件无法使用，如samtools、对优bcftools、freebayes等。在检查所有依赖项是否已安装并正常工作之前，请注意，由于snippy最新一次更新是//，其他软件或已更新。目前已知使用的snpeff版本不能是最新版（v5.1），需要上一个版本：snippy=4.6.0和snpeff=5.0兼容（测试时间//）。ue4源码很难吗如遇执行问题，可检查依赖软件版本问题，此处列出snippy=4.6.0版本的依赖软件版本。

       Snippy 可以使用双端测序的reads数据，对于没有reads的细菌菌株，可以使用基因组文件或contigs.fa 文件。其原理是模拟二代测序将基因组文件拆分成生成reads的fq文件用于比对。需要注意的是，作为输入的FASTA文件夹不能存在带文件夹的相对路径，必须在当前目录。例如，/its1/GB_BT2/yzhishuang/data/tem/snippy/Yb2_genomic.fna 或者 Yb2_genomic.fna 可以，但是./Yb2_genomic.fna不行（经测试这个问题仅出现在集群服务器运行时，普通linux系统不存在此问题）。

       输出文件支持TAB、CSV、HTML格式的列。如果提供Genbank文件--reference而不是FASTA文件，Snippy将使用基因组注释填写这些额外的列，以告诉您哪个功能受到变体的影响。详细查看变体可查看 snippy-vcf_report。如果您使用该--report选项运行Snippy，源码时代培训机构位置它将自动运行 snippy-vcf_report 并为每个SNP生成包含以下内容的部分snps.vcf。如果希望在运行Snippy 后生成此报告，可以直接运行它。如果要在Web浏览器中查看HTML版本，请使用以下--html选项。它适用samtools tview于每个变体的运行，如果您有个变体，这可能会非常慢。使用--cpus建议尽可能高。

       Snippy 可以产生“核心SNP”的比对，可用于构建高分辨率的系统发育（忽略可能的重组）。核心位点是存在于所有样品中的基因组位置，可以是单态或多态。如果我们忽略“ins”，“del”变种类型的并发症，并且只使用变异位点，则这些是“核心SNP基因组”。为了简化针对相同引用的一组隔离序列（reads或contigs）的运行，可以使用 snippy-multi 脚本。此脚本需要一个制表符分隔的输入文件，可以处理双端测序reads，单端reads和组装的千呼刷脸源码破解contigs。然后就可以运行它来生成输出脚本。第一个参数应该是input.tab文件。其余参数应为任何剩余的共享snippy参数。在ID将用于每个分离的--outdir。命令：它还将snippy-core在最后运行以生成核心基因组SNP比对文件core.*。

       Snippy 不能直接用于群体snp calling 分析，但是利用snippy-multi多菌株snp calling 基于生成的bam文件可以一步分析得到群体合并在一个vcf 文件里面的变异信息，用于下游的分析。重要步骤：使用freebayes-parallel并行freebayes 从全部个体的bam文件中分析变异信息。一个运行脚本全文：

序列比对(二)

       生物学的基石在于同源性，正如David Wake在年《科学》杂志上所述。序列比对是探讨这一核心问题的重要手段。上一篇笔记简要概述了比对的基本原理，接下来，我将深入介绍几种常用的比对工具，并重点解析BLAST的基本理念。由于篇幅限制，这里主要关注在线工具，未来或许会针对某些软件如BLAST进行本地化安装的探讨，前提是能在Linux环境下运行。

       多序列比对（MSA）是处理多个序列对齐的关键。其中，扫一扫系统源码Clustal Omega是一个系列的开源工具，由C++编撰，官网提供最新版本和源码。Clustal Omega支持蛋白质、DNA和RNA序列比对，接受多种格式输入，如NBRF/PIR、FASTA等，输出格式包括Clustal、NEXUS等。EBI推荐使用Clustal Omega进行蛋白质序列的比对，详情请访问其官网。

       Muscle，另一种多序列比对程序，同样开源，适用于蛋白质和核酸序列。它也有web server版本，由EBI提供，特别推荐用于DNA序列比对，点击链接了解详情。

       还有更多多序列比对软件可供选择，详情请查阅相关资料。

       至于双序列比对（PSA），虽然这部分内容在某个页面已有详述，这里不再赘述。

       而对于BLAST（基本局部序列比对工具），尽管其算法深入探讨可能意义不大，但这里提供参考链接。未来有机会会专门介绍BLAST的网页应用和本地化使用，但目前暂无详述。

       上文所述的内容需要时间沉淀和改进，敬请期待更详尽的分析。

reactdiff？

       web前端diff算法深入一下？

       æœ‰åŒå­¦é—®ï¼šèƒ½å¦è¯¦ç»†è¯´ä¸€ä¸‹diff算法。

       è¯¦ç»†çš„说，请阅读这篇文章，有疑问的地方欢迎留言一起讨论。

       å› ä¸ºdiff算法是vue2.x，vue3.x以及react中关键核心点，理解diff算法，更有助于理解各个框架本质。

       è¯´åˆ°ã€Œdiff算法」，不得不说「虚拟Dom」，因为这两个息息相关。

       æ¯”如：

       ç­‰ç­‰

       æˆ‘们先来说说虚拟Dom，就是通过JS模拟实现DOM，接下来难点就是如何判断旧对象和新对象之间的差异。

       Dom是多叉树结构，如果需要完整的对比两棵树的差异，那么算法的时间复杂度O(n^3)，这个复杂度很难让人接收，尤其在n很大的情况下，于是React团队优化了算法，实现了O(n)的复杂度来对比差异。

       å®žçŽ°O(n)复杂度的关键就是只对比同层的节点，而不是跨层对比，这也是考虑到在实际业务中很少会去跨层的移动DOM元素。

       è™šæ‹ŸDOM差异算法的步骤分为2步：

       å®žé™…diff算法比较中，节点比较主要有5种规则的比较

       éƒ¨åˆ†æºç å¦‚下：

       åœ¨reconcileChildren函数的入参中

       diff的两个主体是：oldFiber（current.child）和newChildren（nextChildren，新的ReactElement），它们是两个不一样的数据结构。

       éƒ¨åˆ†æºç 

       å¾ˆå¤šæ—¶å€™æ‰‹å·¥ä¼˜åŒ–dom确实会比virtualdom效率高，对于比较简单的dom结构用手工优化没有问题，但当页面结构很庞大，结构很复杂时，手工优化会花去大量时间，而且可维护性也不高，不能保证每个人都有手工优化的能力。至此，virtualdom的解决方案应运而生。

       virtualdom是“解决过多的操作dom影响性能”的一种解决方案。

       virtualdom很多时候都不是最优的操作，但它具有普适性，在效率、可维护性之间达到平衡。

       virutaldom的意义：

       vue2.x的diff位于patch.js文件中，该算法来源于snabbdom，复杂度为O(n)。了解diff过程可以让我们更高效的使用框架。react的diff其实和vue的diff大同小异。

       æœ€å¤§ç‰¹ç‚¹ï¼šæ¯”较只会在同层级进行,不会跨层级比较。

       å¯¹æ¯”之前和之后：可能期望将直接移动到

       çš„后边，这是最优的操作。

       ä½†æ˜¯å®žé™…çš„diff操作是：

       vue中也使用diff算法，有必要了解一下Vue是如何工作的。通过这个问题，我们可以很好的掌握，diff算法在整个编译过程中，哪个环节，做了哪些操作，然后使用diff算法后输出什么？

       è§£é‡Šï¼š

       mount函数主要是获取template，然后进入compileToFunctions函数。

       compileToFunction函数主要是将template编译成render函数。首先读取缓存，没有缓存就调用compile方法拿到render函数的字符串形式，在通过newFunction的方式生成render函数。

       compile函数将template编译成render函数的字符串形式。后面我们主要讲解render

       å®Œæˆrender方法生成后，会进入到mount进行DOM更新。该方法核心逻辑如下：

       ä¸Šé¢æåˆ°çš„compile就是将template编译成render函数的字符串形式。核心代码如下：

       compile这个函数主要有三个步骤组成：

       åˆ†åˆ«è¾“出一个包含

       parse函数：主要功能是将template字符串解析成AST（抽象语法树）。前面定义的ASTElement的数据结构，parse函数就是将template里的结构（指令，属性，标签）转换为AST形式存进ASTElement中，最后解析生成AST。

       optimize函数（src/compiler/optomizer.js）:主要功能是标记静态节点。后面patch过程中对比新旧VNode树形结构做优化。被标记为static的节点在后面的diff算法中会被直接忽略，不做详细比较。

       generate函数（src/compiler/codegen/index.js）:主要功能根据AST结构拼接生成render函数的字符串。

       å…¶ä¸­genElement函数（src/compiler/codgen/index.js）是根据AST的属性调用不同的方法生成字符串返回。

       æ€»ä¹‹ï¼š

       å°±æ˜¯compile函数中三个核心步骤介绍，

       patch函数就是新旧VNode对比的diff函数，主要是为了优化dom，通过算法使操作dom的行为降低到最低，diff算法来源于snabbdom，是VDOM思想的核心。snabbdom的算法是为了DOM操作跨级增删节点较少的这一目标进行优化，它只会在同层级进行，不会跨层级比较。

       æ€»çš„来说：

       åœ¨åˆ›å»ºVNode就确定类型，以及在mount/patch的过程中采用位运算来判断一个VNode的类型，在这个优化的基础上再配合Diff算法，性能得到提升。

       å¯ä»¥çœ‹ä¸€ä¸‹vue3.x的源码：

       å¯¹oldFiber和新的ReactElement节点的比对，将会生成新的fiber节点，同时标记上effectTag，这些fiber会被连到workInProgress树中，作为新的WIP节点。树的结构因此被一点点地确定，而新的workInProgress节点也基本定型。在diff过后，workInProgress节点的beginWork节点就完成了，接下来会进入completeWork阶段。

       snabbdom算法：

       å®šä½ï¼šä¸€ä¸ªä¸“注于简单性、模块化、强大功能和性能的虚拟DOM库。

       snabbdom中定义Vnode的类型()

       init函数的地址：

       init()函数接收一个模块数组modules和可选的domApi对象作为参数，返回一个函数，即patch()函数。

       domApi对象的接口包含了很多DOM操作的方法。

       æºç ï¼š

       æºç ï¼š

       h()函数接收多种参数，其中必须有一个sel参数，作用是将节点内容挂载到该容器中，并返回一个新VNode。

       åœ¨vue2.x不是完全snabbdom算法，而是基于vue的场景进行了一些修改和优化，主要体现在判断key和diff部分。

       1、在snabbdom中通过key和sel就判断是否为同一节点，那么在vue中，增加了一些判断在满足key相等的同时会判断，tag名称是否一致，是否为注释节点，是否为异步节点，或者为input时候类型是否相同等。

       2、diff差异，patchVnode是对比模版变化的函数，可能会用到diff也可能直接更新。

reactdiff失效

       React的diff基于两个假设：

       1、相同类型的节点结构是相似的，不同类型的节点结构是不同的，当节点类型不同时会直接将原节点删除，并添加新节点。

       2、通过keyprops来暗示哪些子元素在不同的渲染下能保持稳定，如果节点类型和key都一样，就认为在两次渲染中此节点没有改变，可以复用。

React的diff算法详解

       ä¸€ã€ä»€ä¹ˆæ˜¯diff算法？

       ä¸ºäº†å¢žå¼ºç”¨æˆ·ä½“验，React从版本开始将同步更新重构成了可中断的异步更新，即采用了新的Reconciler(协调器，用于找出变化的组件），而新的Reconciler中采用了fiber架构。fiber架构的原理在此不再详细解释，我们目前只需要知道fiber节点可以保存dom信息，fiber节点构成的树叫fiber树，而更新dom是要用到‘双缓存技术’，即比较旧的fiber树与此次要渲染的jsx对象，返回新的fiber树进行渲染。在旧fiber树与jsx对象比较时，决定哪些节点要复用的过程，就是diff算法。

       ç”±äºŽdiff本身也会带来性能消耗，为了降低算法复杂度，React对diff做了三个预设限制：

       æ›´æ–°åŽ

       å¦‚果没有key会走第二条限制，有了key，react就可以判断div和p节点是存在的，可以复用，只需要交换顺序。

       diff算法会根据不同的jsx对象执行不同的处理函数，根据jsx对象的不同，我们可以分为两类：

       1.JSX对象（之后都用newChildren表示）的类型为object、number、string，代表同级只有一个节点

       2.newChildren的类型为Array，代表同级有多个节点。

       äºŒã€å•èŠ‚点diff

       å¯¹äºŽå•èŠ‚点diff，用一个流程图就可以解释

       æ›´æ–°åŽ

       ç”±äºŽkey的默认值为null，所以更新前与更新后满足key相同且元素类型不同，那么我们要删除更新前的三个div节点，新增p节点

       ä¸‰ã€å¤šèŠ‚点diff

       å¯¹äºŽå¤šèŠ‚点diff,我们要遍历newChildren和oldFiber进行比较。由于React团队发现dom节点一般有更新，增加，删除这三种操作，而更新更为频繁，所以他们设置更新的优先级高于增加删除。基于以上原因，在多节点diff算法的实现中有两层遍历，第一层遍历处理更新的节点，第二层遍历处理更新以外的节点。

       ç¬¬ä¸€å±‚遍历

       éåŽ†newChildren与oldFiber,判断节点是否可复用，如果可以复用，则继续遍历。

       å¦‚果不能复用，分为两种情况：

       ç¬¬äºŒå±‚遍历

       ç¬¬äºŒå±‚遍历从第一层遍历的结束位开始

       ç¬¬ä¸€å±‚遍历结束后有4种结果

       é¦–先我们要判断newChildren中遍历到的节点，在oldFiber中是否存在，基于此，React将oldFiber中的节点以key-oldfiber键值对的形式存在Map中，只需要newChildren的key，就可以判断oldFiber中有没有相应的节点。

       å¦‚æžœoldFiber中没有相应的节点，则将newChildren生成的fiber打上placement标记

       å¦‚果有相应的节点，将它的索引记为oldIndex，与上一次可复用节点在oldFiber的索引位置lastPlacedIndex比较，如果每次可复用的节点在上一次可复用右边就说明位置没有变化，即

       è‹¥oldIndex=lastPlacedIndex,说明相对位置没有变化，那么令lastPlacedIndex=oldIndex

       è‹¥oldIndexlastPlacedIndex,代表本节点需要向右移动。

       ä¾‹å¦‚:

       å‚考文档：

       React技术揭秘(iamkasong.com)

Reactdiff算法

       react作为一款最主流的前端框架之一，在设计的时候除了简化操作之外，最注重的地方就是节省性能了。diff算法就是为节省性能而设计的，diff算法和虚拟DOM的完美结合是react最有魅力的地方。其中，diff是different的简写，这样一来，diff算法是什么也就顾名思义了——找不同。

       åœ¨DOM需要更新的时候，通过diff算法可以计算出虚拟DOM中真正变化的部分，从而只针对变化的部分进行更新渲染，避免”牵一发而动全身“，造成性能浪费。

       è™½ç„¶å®Œç¾Žåœ°å®žçŽ°äº†æ‰¾ä¸åŒçš„功能，但是傻瓜式的循环递归对节点进行依次的对比，使其算法的时间复杂度为O(n^3)，其中n是dom树的节点数。如果dom数足够大的话，这个算法将对cpu形成绝杀。

       ä¸ºäº†ä¼˜åŒ–diff算法，react中对普通的diff算法实行了三大策略，成功将时间复杂度降为O(n)

       treediff是diff算法的基础策略，它的重点在于同层比较。

       å‡ºäºŽå¯¹diff算法的优化，react的treediff对DOM节点的跨层级移动的操作忽略不计，react对VirtualDOM树进行层级控制，也就是说只对相同层级的DOM节点进行比较（即同一个父节点下的所有子节点）。对比时，一旦发现节点不存在，则直接删除掉该节点以及之下的所有子节点。这样秩序对DOM树进行依次遍历，就可以完成整个树的对比。时间复杂度为O(n)

       ä¸€ä¸ªç–‘问：既然treediff忽略了跨层级移动的操作，如果这种情况出现了，diff算法会怎么处理呢？

       ç­”：不管，多了就新增，少了就删除（只有创建节点和删除节点的操作）。所以官方明确建议不要进行DOM节点的跨层级操作。

       componentdiff是组件间的对比

       åœ¨é‡åˆ°ç»„件之间的比较时，有三种策略

       ä¼˜åŒ–点：

       elementdiff是针对同一层级的element节点的

       åœ¨åŒæ–¹åŒä¸€å±‚级的节点对比时，有三种情况

       å­èŠ‚点更新时，会出现以下几种情况：

       react中的key值，它不是给开发者使用的。在一般情况下key值是当我们在做子元素遍历的时候需要使用的。因为我们如果要进行数据的更新，就需要进行虚拟dom的对比，而key值就是每个元素节点对应的唯一值。这个时候就需要对比子元素的key值是否有匹配项，如果有的情况下则会进行数据的更新；如果key值没有匹配项，那么这个节点就需要进行删除和重新创建。

       å› æ­¤æˆ‘们在遍历的时候千万不要用index下标或者时间戳、随机数等进行key值的赋值。这样会造成元素的移除重新创建浪费性能。

       react多节点diff简易实现

       react是一个数据驱动的框架，通过将数据与UI关联起来达到数据更新时同时更新UI更新的目的。对于reactwebapp来说，数据的变动最终会转化为dom的变化。当然react并不会对dom进行直接比较，而是对比变化前的fiber。对fiber的diff最终会反映到dom上。

       å…ˆå‡è®¾åœ¨fiber变化时不使用diff算法，即一旦fiber改变则删除变化前的所有fiber并插入变化后的fiber。这种方法虽然简便，但存在性能问题，因为dom的删除和创建都需要耗费时间。例如，fiber从a,b,c变为a,c,b。只需要将b插入到c之后即可，无需创建任何fiber。因此，需要一种方法来标记元素的变更，这就是diff算法。

       å¦‚果变化后都存在多个元素，则属于多节点的diff。多节点的fiberdiff对于每一个fiber实际只存在两种情况:

       ä¸ºä»€ä¹ˆç§»åŠ¨æˆ–新增dom都属于同一种情况，因为react实际上最终会调用Node.insertBefore()来进行placement操作，其定义如下:

       å› æ­¤react并不关心该fiber是移动(已经存在)还是新增(不存在需要创建)。例如fiber从a,b,c,d变为a,c,b,d，那么react会将b这个fiber标记为Placement。其余fiber不变。在最终进行dom变化时调用parent.insertBefore(d,b)。因此diff的目的并不是要严格的找出fiber从哪个位置移动到哪个位置，只需要得出哪些需要删除，哪些需要Placement即可。

       å‡è®¾å­˜åœ¨now以及before两个fiber集合。为了简化场景，认为now中的fiber在before中都存在。这时候问题可以转换为如何移动before中的元素将其转换为now。react处理办法为右移before中的部分fiber将其转换为now。例如，before以及after中key的顺序为:

       é‚£ä¹ˆæ ‡è®°b为Placement即可。对于这个任务，我们将上一个位置不变的元素在now中的位置记为lastKeepIndex，当遍历now数组中的每个fiber时，如果该fiber在before数组中存在，且。则说明当前所遍历到得fiber在:

       è¿™å°±æ„å‘³è¿™è¿™ä¸ªfiber是需要移动的。如果不满足这个条件，则需要该fiber相对lastKeepIndex所标记的fiber位置没有变动，无需改变。

       å½“然，实际上不可能now中的fiber在before中都能找到。但这种同样直接标记为Placement即可。同时在before中却不在now中的需要元素标记为Deletion。为了方便这里我们定义4种类型的Diff:

       æ•´ä¸ªdiff的逻辑为:

       åœ¨å¾—到diff的结果后，react通过两个dom操作函数来将diff应用到真实的dom:

       ç¬¬ä¸€ä¸ªå‡½æ•°å¯¹åº”于变化后需要进行Placement有兄弟节点的情况，例如fiber从a,b,c,d变化为a,c,b,d。此时b被标记为Placement。react会找到变化后它的第一个不需要变动的兄弟节点即为d，并调用parent.insertBefore(d,b)。完成后真实的dom就从a,b,c,d变成a,c,b,d。

       ç¬¬äºŒä¸ªå‡½æ•°å¯¹åº”于变化后需要进行Placement不存在兄弟节点的情况，例如fiber从a,b,c变化为a,c,b此时b被标记为Placement，但其不存在兄弟节点。react会调用parent.appendChild(b)。完成后真实的dom就从a,b,c变成a,c,b。

       å½“然，真实的情况比这要更复杂。因此插入dom必定要先找到fiber树中真正的dom节点。而fiber树实际上是用户自定义组件fiber以及真实domfiber组合在一起的，如何找到真实的兄弟dom节点对应的fiber也是一个比较复杂的任务。

       react通过diff算法来进行性能优化，减少dom的创建和删除。那么react采用的优化是否为最优化呢？答案是：否。例如存在这样一个特殊的例子：

       ç”±äºŽreactdiff算法的局限，这里需要将1从移动到之后，但实际上我们一眼就能看出最简单的方法是将移动到1之前。这也就是最近很多框架开始使用最长上升子序列来优化diff算法的原因。那么问题来了，你知道为什么这里react需要移动个元素，或者说为什么最长上升子序列可以解决整个问题吗?

行代码实现React核心Diff算法

       è¯¥å¦‚何设计Diff算法呢？考虑到只有以上三种情况，一种常见的设计思路是：

       æŒ‰è¿™ä¸ªæ–¹æ¡ˆï¼Œå…¶å®žæœ‰ä¸ªéšå«çš„前提——不同操作的优先级是相同的。但在日常开发中，节点移动发生较少，所以Diff算法会优先判断其他情况。

       åŸºäºŽè¿™ä¸ªç†å¿µï¼Œä¸»æµæ¡†æž¶ï¼ˆReact、Vue）的Diff算法都会经历多轮遍历，先处理常见情况，后处理不常见情况。

       æ‰€ä»¥ï¼Œè¿™å°±è¦æ±‚处理不常见情况的算法需要能给各种边界case兜底。

       æ¢å¥è¯è¯´ï¼Œå®Œå…¨å¯ä»¥ä»…使用处理不常见情况的算法完成Diff操作。主流框架之所以没这么做是为了性能考虑。

       æœ¬æ–‡ä¼šç æŽ‰å¤„理常见情况的算法，保留处理不常见情况的算法。

       è¿™æ ·ï¼Œåªéœ€è¦è¡Œä»£ç å°±èƒ½å®žçŽ°Diff的核心逻辑。

       é¦–先，我们定义虚拟DOM节点的数据结构：

       key是node的唯一标识，用于将节点在变化前、变化后关联上。

       flag代表node经过Diff后，需要对相应的真实DOM执行的操作，其中：

       index代表该node在同级node中的索引位置

       æ³¨ï¼šæœ¬Demo仅实现为node标记flag，没有实现根据flag执行DOM操作。

       æˆ‘们希望实现的diff方法，接收更新前与更新后的NodeList，为他们标记flag：

       æ¯”如对于：

       { key:"d",flag:"Placement"}代表d对应DOM需要插入页面。

       { key:"a",flag:"Deletion"}代表a对应DOM需要被删除。

       æ‰§è¡ŒåŽçš„结果就是：页面中的a变为d。

       å†æ¯”如：

       ç”±äºŽb之前已经存在，{ key:"b",flag:"Placement"}代表b对应DOM需要向后移动（对应parentNode.appendChild方法）。abc经过该操作后变为acb。

       ç”±äºŽa之前已经存在，{ key:"a",flag:"Placement"}代表a对应DOM需要向后移动。acb经过该操作后变为cba。

       æ‰§è¡ŒåŽçš„结果就是：页面中的abc变为cba。

       æ ¸å¿ƒé€»è¾‘包括三步：

       æˆ‘们将before中每个node保存在以node.key为key，node为value的Map中。

       è¿™æ ·ï¼Œä»¥O(1)复杂度就能通过key找到before中对应node：

       å½“遍历after时，如果一个node同时存在于before与after（key相同），我们称这个node可复用。

       æ¯”如，对于如下例子，b是可复用的：

       å¯¹äºŽå¯å¤ç”¨çš„node，本次更新一定属于以下两种情况之一：

       å¦‚何判断可复用的node是否移动呢？

       æˆ‘们用lastPlacedIndex变量保存遍历到的最后一个可复用node在before中的index：

       å½“遍历after时，每轮遍历到的node，一定是当前遍历到的所有node中最靠右的那个。

       å¦‚果这个node是可复用的node，那么nodeBefore与lastPlacedIndex存在两种关系：

       æ³¨ï¼šnodeBefore代表该可复用的node在before中的对应node

       ä»£è¡¨æ›´æ–°å‰è¯¥node在lastPlacedIndex对应node左边。

       è€Œæ›´æ–°åŽè¯¥node不在lastPlacedIndex对应node左边（因为他是当前遍历到的所有node中最靠右的那个）。

       è¿™å°±ä»£è¡¨è¯¥node向右移动了，需要标记Placement。

       è¯¥node在原地，不需要移动。

       ç»è¿‡éåŽ†ï¼Œå¦‚æžœbeforeMap中还剩下node，代表这些node没法复用，需要被标记删除。

       æ¯”如如下情况，遍历完after后，beforeMap中还剩下{ key:'a'}：

       è¿™æ„å‘³ç€a需要被标记删除。

       æ‰€ä»¥ï¼Œæœ€åŽè¿˜éœ€è¦åŠ å…¥æ ‡è®°åˆ é™¤çš„逻辑：

Minimap2 用户手册

       Minimap2是一个高效快速的序列比对工具，专门用于处理长读段数据，如PacBio或Oxford Nanopore基因组读取。它能够映射长读段或组装到参考基因组，并提供详细比对选项。Minimap2以PAF或SAM格式输出结果。主要功能包括：

       成对映射（默认输出格式）：PAF格式，每行至少包含个字段，用于显示映射位置。

       限制：在长低复杂性区域，可能产生次优比对，因种子位置可能不理想。

       编译要求：需要SSE2或NEON指令集，可选不支持以减慢程序速度。

       Minimap2适用于多种应用场景，如：

       映射长噪声读段，处理人类基因组等大型数据库。

       查找读段间的重叠。

       剪接感知比对，包括PacBio Iso-Seq、Nanopore cDNA或RNA数据。

       比对Illumina短读段。

       组装比对。

       两个物种的全基因组比对，差异度低于%。

       性能优势：

       处理噪声读取序列时，Minimap2的速度远超主流映射器。

       对于kb以上序列，性能显著优于BLASR、BWA-MEM、NGMLR和GMAP。

       在长读取映射上更准确，比对具有生物学意义，适合后续分析。

       对于Illumina短读取，Minimap2速度更快，准确性与BWA-MEM和Bowtie2相当。

       安装与使用：

       预编译二进制文件可从发布页面获取。

       从源代码编译需安装C编译器、GNU make和zlib开发文件。

       支持SIMD Everywhere (SIMDe)库实现移植，适用于不同SIMD指令集。

       可无缝处理gzip压缩的FASTA和FASTQ格式输入。

       构建参考数据库的最小化索引，加速映射过程。

       使用选项调整参数以优化性能和准确性。

       使用案例与参数调整：

       选择预设选项以获得最佳性能和准确性。

       映射长噪声基因组读取时，调整参数以匹配数据类型。

       映射长mRNA/cDNA读取时，使用特定选项加快比对速度，提高准确性。

       通过基因组注释优化比对过程。

       调整剪接参数以适应不同数据类型。

       高级功能与限制：

       处理>个CIGAR操作的SAM格式，可能需要选项-L将长CIGAR移动到CG标签。

       可选的cs标签编码不匹配和INDEL处的碱基信息，便于后续分析。

       Minimap2附带的paftools.js脚本用于处理PAF格式比对并提供评估工具。

       详细算法概览和开发者指南提供API文档，支持C和Python接口。

       限制在长低复杂性区域可能产生次优比对。

       总的来说，Minimap2是一个功能丰富、性能高效的序列比对工具，适用于多种大规模数据比对任务，提供灵活的参数调整以适应不同数据类型和需求。

MAFFT：序列比对软件linux版下载安装

       Mafft是一款用于序列比对的软件，支持MacOSX、Linux和Windows操作系统。在进行序列比对前，建议关注序列的方向，尽管Mafft软件是否具备自动反向互补功能尚不明确。

       对于Linux系统的用户，Mafft提供了rpm和dpkg两种安装方式。同时，您也可以选择从源代码安装。具体步骤如下：首先，下载文件“mafft-7.-with-extensions-src.tgz”，此版本支持RNA结构比对以及protein、DNA、RNA序列比对功能。如需仅进行protein、DNA、RNA序列比对，可以选择下载“mafft-7.-without-extensions-src.tgz”。

       请注意，安装Mafft时可能需要root权限，对于普通用户而言，参照相关教程进行安装。在安装过程中，需修改Makefile文件以指定安装路径。Mafft将被安装到当前目录的core下，并在您设定的路径下的bin目录中建立链接。

       为了了解Mafft的使用方法及其参数，可以通过执行“./mafft --help”命令获取帮助信息。这将提供详细的使用指南，帮助您高效地进行序列比对操作。