该工具和使用purge_haplogs处理基因组杂合区域类似，但速度更快。
purge_dups能够根据read深度分析组装中haplotigs和overlaps。相对于另一款purge_haplotigs，它的运行速度更快，而且能够自动确定阈值。
purge_dups分为三个部分，第一部分是将序列回贴到基因组并分析覆盖度确定阈值，第二部分是将组装自我比对，第三部分是利用前两部分得到的信息鉴定到原来序列中的haplotigs和overlaps.
分析流程
软件安装
尽管可以通过runner来进行程序调用，但是我更喜欢自己写脚本，因此不安装python3和runner
purge_dups是用C语言编写，因此需要通过make来编译
git clone https://github.com/dfguan/purge_dups.git
cd purge_dups/src && mak
脚本在scripts目录下，编译的程序在bin目录下
软件运行
输入文件分为两种，一种是组装序列，一种是测序数据。其中组装序列分为两种情况考虑，一种是类似falcon-unzip输出的primary assembly和alternative assembly，另一种则是单个组装文件。 而测序数据分为二代测序和三代ONT/PacBio测序。这里以单个组装文件输出和三代测序进行介绍，假定这两个输入文件分别命名为asm和reads.
第一步: 根据覆盖度计算分界点(cutoff)
# gzip可以替换成pigz, 进行多线程压缩
~/opt/biosoft/minimap2-2.17/minimap2 -t 80 -x map-pb $asm $reads | gzip -c - > pb_aln.paf.gz
# 统计paf, 输出PB.base.cov和PB.stat文件
~/opt/biosoft/purge_dups/bin/pbcstat pb_aln.paf.gz
~/opt/biosoft/purge_dups/bin/calcuts PB.stat > cutoffs 2> calcults.log
如果是二代测序，可以用bwa mem进行比对，然后用bin/ngscstat统计输出的bam文件覆盖度信息，然后用bin/calcuts计算分界点。
第二步: 将assembly从N处进行打断，如果assembly中没有N那就不会被打断，然后使用minimap2进行contig的自我比对。
# Split an assembly
~/opt/biosoft/purge_dups/bin/split_fa $asm > asm.split
# do a self-self alignment
~/opt/biosoft/minimap2-2.17/minimap2 -t 80 -xasm5 -DP asm.split asm.split | pigz -c > asm.split.self.paf.gz
这一步可以和前一步同时运行，两者互不影响。
第三步: 根据每个碱基的覆盖度以及组装的自我比对结果来对contig进行分类。
# purge haplotigs and overlap
~/opt/biosoft/purge_dups/bin/purge_dups -2 -T cutoffs -c PB.base.cov asm.split.self.paf.gz > dups.bed 2> purge_dups.log
dups.bed里的第四列就是每个contig的分类信息，分为"JUNK", "HIGHCOV", "HAPLOTIG", "PRIMARY", "REPEAT", "OVLP" 这6类，其中只有
purge_dups可以先以默认参数进行运行，如果结果不理想，可以调整如下参数
-
-f默认是.8, 根据80%区域的覆盖度来对contig进行分类。例如80%的区域都低于5x，将该序列定义为JUNK。对应源码中的classify_seq函数的min_frac参数 -
-a和-b用来过滤alignment, 对于源码中的flt_by_bm_mm的min_bmf和min_mmf参数 -
-m表示将两个联配衔接时，最低的匹配碱基数 -
-M和-G:分别表示第一轮和第二轮将前后两个联配衔接时最大的空缺大小 -
-E表示 如果合并之后的alignment在contig末尾的前15k内，那么就把alignment延伸至contig末尾 -
-l: 用于控制overlap的大小，该值越小，overlap越多
第四步: 使用get_seqs根据dups.bed从原来的contig中提取主要组装和单倍型。
# get the purged primary and haplotigs sequences from draft assembly
~/opt/biosoft/purge_dups/bin/get_seqs dups.bed $asm
这里的purged.fa就是最终结果，junk, haplotig和duplication都会在hap.fa中。
可选步骤: 将alternative assembly和输出度hap.fa进行合并，然后运行上面四步，得到的purge.fa就是新的alternative assembly，而输出的hap.fa则是junk或overrepresented序列。
PS: 能不能用来过滤纯合基因组组装的垃圾序列呢？根据我对一个物种的测试，过滤前后的BUSCO值，几乎没有变化，missing rate只提高了0.1%，
# 运行前
C:98.8%[S:96.3%,D:2.5%],F:0.5%,M:0.7%,n:1375
# 运行后
C:98.7%[S:96.3%,D:2.4%],F:0.5%,M:0.8%,n:1375
因此我觉得这种用法是可行的，且Canu的作者也建议用purge_dups处理，参考canu-issues-1717。
另外，作者尚未在ONT和Illumina数据中测试该软件，但是作者认为只需要修改minimap2的-x map-pb为-x map-ont就可以用在ONT数据上。
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