我们在分析测序数据或者下载数据库数据时，经常需要合并数据。期间不可避免的出现重复序列，为了减少减少后续资源的使用，更快速地分析数据，往往需要先对数据进行聚类/去重。这种类型的软件很多，今天给大家介绍两个常用的工具。
seqkit软件
该软件是一款很老的、用于序列处理的软件，经常被用来处理二代测序fastq文件，比如常用的序列提取(sample、grep)、文件格式转化(fq2fa)等。
软件中rmdup模块用来序列去重，可以根据序列id、序列全名以及序列进行去重。
$ seqkit rmdup -h
remove duplicated sequences by ID/name/sequence
Attentions:
1. When comparing by sequences, both positive and negative strands are
compared. Switch on -P/--only-positive-strand for considering the
positive strand only.
2. Only the first record is saved for duplicates.
Usage:
seqkit rmdup [flags]
Flags:
-n, --by-name by full name instead of just id
-s, --by-seq by seq
-D, --dup-num-file string file to save number and list of duplicated seqs
-d, --dup-seqs-file string file to save duplicated seqs
-h, --help help for rmdup
-i, --ignore-case ignore case
-P, --only-positive-strand only considering positive strand when comparing by sequence
软件去重时通过-n、-s两个参数指定使用序列全名和序列进行去重，默认使用id(此处的id依照一般的序列读取规则，选取>行第一个空格前的部分作为id)进行去重。去重时，默认考虑正负两条链，同时可以通过-i参数，忽略序列序列中碱基或者氨基酸的大小写。
该软件去重时使用精确匹配，只有完全一致才会去除。为了方便后续的分析，我们有时想对序列进行相似性聚类，这款软件就难以实现这样的功能，可以考虑cd-hit软件。
cd-hit软件
该软件可以对序列进行聚类，以此来达到缩减数据集的目的。软件基本原理是先对输出的fasta文件中所有序列进行排序，以最长的序列为代表序列，考查其他序列与该序列的相似程度，在阈值范围内的序列会归为一类。该软件最大的特点是运行速度快，比如使用90%相似度阈值对NCBI网站中nr数据库(2006.02)进行过滤，该数据库共包含3287897条序列，过滤后剩余1982695条序列，用时7h50m。
软件包括很多分析模块，可以根据自己的数据类型选择
* cd-hit Cluster peptide sequences
* cd-hit-est Cluster nucleotide sequences
* cd-hit-2d Compare 2 peptide databases
* cd-hit-est-2d Compare 2 nucleotide databases
* psi-cd-hit Cluster proteins at <40% cutoff
* cd-hit-lap Identify overlapping reads
* cd-hit-dup Identify duplicates from single or paired Illumina reads
* cd-hit-454 Identify duplicates from 454 reads
* cd-hit-otu Cluster rRNA tags
* cd-hit Web server Cluster user-uploaded data
* cd-hit-para Cluster sequences in parallel on a computer cluster
* scripts Parse results and so on
* h-cd-hit Hierarchical clustering
一般常用的是cd-hit对氨基酸序列聚类，用cd-hit-est对核苷酸序列聚类，聚类时有两个重要的参数，一个是-c，指定聚类阈值，一个是-n，指定word size，这两个配套使用，有推荐的阈值。
cd-hit 氨基酸聚类阈值：
word size 5 is for thresholds 0.7 ~ 1.0
word size 4 is for thresholds 0.6 ~ 0.7
word size 3 is for thresholds 0.5 ~ 0.6
word size 2 is for thresholds 0.4 ~ 0.5
cd-hit-est 核苷酸聚类阈值：
Word size 10-11 is for thresholds 0.95 ~ 1.0
Word size 8,9 is for thresholds 0.90 ~ 0.95
Word size 7 is for thresholds 0.88 ~ 0.9
Word size 6 is for thresholds 0.85 ~ 0.88
Word size 5 is for thresholds 0.80 ~ 0.85
Word size 4 is for thresholds 0.75 ~ 0.8
什么样的word size和聚类阈值条件下能达到比较好的分析效果，需要根据自己的数据进行测试。如果数据量比较大，可以使用-T参数并行计算，减少分析时间。
运行完成后，分析结果会给出聚类后的筛选结果及聚类详细信息。
>Cluster 0
0 502nt, >63778083-f569-4214-... at +/100.00%
1 256nt, >eec9e8c2-abb7-4e90-... at +/100.00%
2 951nt, >31654eb2-f4e9-4d3b-... at +/100.00%
3 30300nt, >440a3b49-c1a7-4e3c-... *
4 262nt, >78d3005d-da28-4f0f-... at +/100.00%
5 1219nt, >de1fecf0-671d-45ad-... at +/100.00%
6 363nt, >be8a1159-80b5-4ee4-... at +/100.00%
7 340nt, >3b3cd125-fed8-4655-... at +/100.00%
8 449nt, >71b64698-a551-4358-... at +/100.00%
9 517nt, >2d3b31bf-2492-4750-... at +/100.00%
10 1047nt, >79eae31c-e365-4687-... at +/100.00%
11 453nt, >0cea7a85-f764-41fc-... at +/100.00%
12 448nt, >425d4faa-497c-4e5c-... at +/100.00%
13 306nt, >908f4fb7-45c2-49ee-... at +/100.00%
14 360nt, >f1367801-98f6-46f3-... at +/100.00%
15 269nt, >2a461953-cbce-4bf8-... at +/100.00%
16 360nt, >8e45ff14-1c2f-4e81-... at +/100.00%
每一个聚类中，+/后面表示的是序列相似度，标注*为该聚类下最终选择的序列(一般是最长的那条)
其他软件
如果有做过微生物16S、ITS或者宏基因组测序项目的小伙伴，对聚类一定不陌生。有很多配套的软件可以使用，比如uclust、usearch、uparse等，都可以实现对序列进行聚类，只是应用场景、配套数据库或者资源使用情况有差异。
除了这些专有软件，其他软件也可以间接进行序列聚类及去重，比如BLAST、DIAMOND、LAST，都可以对序列间进行比对，之后根据比对结果自己筛选序列即可，只不过操作上会比较麻烦，需要一定的分析经验。
参考文献
[1] https://bioinf.shenwei.me/seqkit/
[2] https://www.bioinformatics.org/cd-hit/references.php
[3] https://www.bioinformatics.org/cd-hit/
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