Velvet의 무서움...

예전에 Velvet 사용시 input 대비 사용할 만한 메모리를
표시한 포스팅이 있었는데...
input 서열양이 많아지니...
일정 이상에서는.... 그 두배정도가 필요할듯 보이네요..

raw데이터 (멀티 라이브러리) 압축 푼 데이터가 10G정도인데
필터링 하면 10G이하로 줄어들었을텐데...
72G 서버에서 헐떡데는 꼴이라니.... 쩝..

예상보다 시간이 많이 걸려서 왜 그러나 보니깐..
중간에 swap으로 가고 있는 상황이라..

velvet으로 어셈블리할때에는 일단 메모리가 무한한 곳에서... ㅎㅎ


그리고 velvet은 매번 할때마다 데이터 결과가 다르다는... ㅋㅋ
동일 버전에서 K-mer 및 다른 옵션을 동일하게 두번 돌렸을때 결과값이
달라지니 혹시 같은 옵션으로 돌린결과를 확인 할때 통계값이 상이해도
놀라시지 않으셔도 됩니다.

Velvet 사용 Tip

작년부터 NGS, NGS 해서 한두번쯤은
많은 NGS 프로그램들을 들어보셨을 것이고
조금이라도 관련되어 있는 일을 하시는 분이라면
이미 많이사용해 보셨을 것이라고 생각됩니다.

오늘은 그중에서 Velvet, sequence assembly 프로그램에 대해서..

Velvet은 de Bruijn graph 알고리듬을 사용했다고 합니다(라고 메뉴얼에 적혀 있습니다.
물어보지 마십시요. 저도 몰라요 ㅠ.ㅜ ).

여하튼 assembly 프로그램은 제가 알고 있는 바로는 크게 두가지
velvet과 같이 graph 알고리듬을 사용하는 프로그램과
아니면 sequence overlap 방법을 사용하는 프로그램이 있습니다.

그중에서 전 velvet이 좋은데 왜냐?
사용하기가 간편해서 입니다. ABySS나 ALLPATH-LG와 같이 복잡미묘하지 않기때문이죠
(간단하기로는 BGI의 SOAPdenovo가 최고봉인듯;;; )
단, velvet의 경우 big size의 genome을 assembly 할때는 고성능 CPU도 중요하지만
대용량 RAM도 함께 준비하시기 바랍니다.
물론 Big Size genome이라서 RAM이 많이 필요 한게 아니라 assembly read 개수가 많기 때문에
대용량 RAM이 필요한것이니.. ㅎㅎ assembly에 사용할 read 양이 적으면 상관없습니다.
다만 assembly에 사용할  read양이 많으면 대용량 RAM은 필수라는 것 잊지마시기 바랍니다.
-RAM이 작아도 작동은 하지만 swap을 사용하므로 결과 보시기 힘드실겁니다. ㅋ

곰팡이를 assembly 해본 경험으로 미루어 Velvet 에서의 RAM 요구량을
대략 적어봤습니다.

Total Input (Giga)	Memory (Giga)
40	256
20	128
10	64
5	32
2	16
1	8

Velvet으로 assembly할때는 일단 RAM은 많으면 많을 수록 좋습니다. :) ㅎㅎ

그럼 오늘 포스팅은 여기까지 ㅋ