为了评价一个工具的性能，通常我们都需要先模拟一批数据。这样相当于有了参考答案，才能检查工具的实际表现情况。因此对于我们而言，面对一个新的功能，可以先用模拟的数据测试下不同工具的优缺点。有如下几个工具值得推荐一下：
- 'wgsim/dwgsim': 从全基因组中获取测序reads
- 'msbar': EMBOSS其中一个工具，能够从单个序列中模拟随机突变
- 'biosed': EMBOSS的一个工具，可以按照我们给定突变位点模拟
- 'ReadSim': 专门用于模拟PacBio/Nanopore这类仪器产生的long read
- 'Art': 目前最复杂的模拟工具，能够模拟测序仪测序引入的错误位点
- 'Metasim': 用于模拟宏基因组得到的reads
- 'Polyester': 用于模拟RNA-seq
值得注意的是，这些工具模拟效果是有限，比如建库操作中超声破碎会出现的误差就很难模拟。但是最好的用途就是看看不同生物学事件在数据的情况，比如说发生了“大规模倒置”的基因组得到的数据比对到参考基因组上会是什么情况。
使用dwgsim进行模拟
wgism和dwgsim能够根据参考基因组模拟出测序reads，主要是二倍体基因组的SNPs和插入缺失(INDEL)多态位点。wgism容易安装，但是参考答案是以简单的文本格式保存，不容易可视化。dwgsim受wgism启发，虽然安装稍微麻烦了点，但是参考答案是以VCF格式保存，很方便可视化。
# 请先安装好ncurse
# 安装dwgsim
cd ~/src
git clone --recursive https://github.com/nh13/DWGSIM.git
cd DWGSIM
make
ln -s ~/src/DWGSIM/dwgsim ~/bin/dwgsim
ln -s ~/src/DWGSIM/dwgsim_eval ~/bin/dwgsim/dwgsim_eval
简单地模拟一批数据
# 获取参考基因组
efetch -db=nuccore -format=fasta -id=AF086833 > genome.fa
# 模拟数据
dwgsim genome.fa data
会得到如下数据
|-- data.bfast.fastq.gz # 用于bfast
|-- data.bwa.read1.fastq.gz # 用于BWA的R1
|-- data.bwa.read2.fastq.gz # 用于BWA的R2
|-- data.mutations.txt
|-- data.mutations.vcf # VCF形式擦
随后将这批数据用BWA比对，以bcftools检测变异和参考答案比较一下。
bwa index genome.fa
bwa mem genome.fa data.bwa.read1.fastq.gz data.bwa.read2.fastq.gz | samtools sort -o data.bwa.bam
samtools mpileup -uf genome.fa data.bwa.bam | bcftools call -mv -o data.bwa.vcf
使用IGV可视化如下
IGV可视化变异
说明samtools+bcftools找变异这个组合肯定靠谱。
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