SOLiD의 BAM파일의 경우에는 base quality을 ord('A') 를 한 후 -33 을 하면 됨. (0~40 까지의 범위)
QUAL: ASCII of base QUALity plus 33 (same as the quality string in the Sanger FASTQ format).
QUAL: ASCII of base QUALity plus 33 (same as the quality string in the Sanger FASTQ format).
A base quality is the phred-scaled base error probability which equals 10 log10 Pr{base is wrong}.
This eld can be a `*' when quality is not stored. If not a `*', SEQ must not be a `*' and the
length of the quality string ought to equal the length of SEQ.
기본적으로 모두 옛날부터 시퀀서에서 적용되던 phred quality score의 개념을 따른다. 10은 10%의 에러 확률, 20은 1%의 에러 확률, 30은 0.1%의 에러 확률을 의미한다. 예를 들어 어떤 시퀀서가 99.99%의 정확도를 냈다고 한다면 그건 생산된 데이터(reads)의 대부분이 QV40 이상이었다는 의미가 된다. 장비마다 데이터를 생산하면서 각 메커니즘에 맞게 어떤 신호가 어떤 형식으로 나와서 그게 base call 또는 color call을 할 때 어느 정도의 정확성을 보이는지 미리 training 시켜서 얻은 경험(?)으로 나타낸다. 보통 다양한 생물종의 데이터를 준비하고 같은 기종이라도 여러 대에서 실험하면서 일종의 점수표를 만드는 것으로 안다. 따라서 개념은 같지만 서로 다른 기종의 QV를 그대로 비교하는 건 좀 위험하며, 기종에 따라 QV를 좀 더 좋게 보여주는 것이 있을 수도 있다. 시퀀싱을 한 후에 일차적인 평가를 하는데 중요한 단서이기는 하지만 실제 최종적인 서열의 정확도를 보여주는 것은 아니다. 참고로 다른 NGS들과 달리 SOLiD에서는 QV를 기반으로 한 필터링을 하지 않고 일단 모두 raw data로 생산한다. 복잡한 genome에서 QV가 특별하게 낮은 영역도 있을 수 있으므로, 그러한 곳에 대한 정보를 전부 잃기보다는 일단 분석 과정까지 가지고 간다는 의미가 있다.
기본적으로 모두 옛날부터 시퀀서에서 적용되던 phred quality score의 개념을 따른다. 10은 10%의 에러 확률, 20은 1%의 에러 확률, 30은 0.1%의 에러 확률을 의미한다. 예를 들어 어떤 시퀀서가 99.99%의 정확도를 냈다고 한다면 그건 생산된 데이터(reads)의 대부분이 QV40 이상이었다는 의미가 된다. 장비마다 데이터를 생산하면서 각 메커니즘에 맞게 어떤 신호가 어떤 형식으로 나와서 그게 base call 또는 color call을 할 때 어느 정도의 정확성을 보이는지 미리 training 시켜서 얻은 경험(?)으로 나타낸다. 보통 다양한 생물종의 데이터를 준비하고 같은 기종이라도 여러 대에서 실험하면서 일종의 점수표를 만드는 것으로 안다. 따라서 개념은 같지만 서로 다른 기종의 QV를 그대로 비교하는 건 좀 위험하며, 기종에 따라 QV를 좀 더 좋게 보여주는 것이 있을 수도 있다. 시퀀싱을 한 후에 일차적인 평가를 하는데 중요한 단서이기는 하지만 실제 최종적인 서열의 정확도를 보여주는 것은 아니다. 참고로 다른 NGS들과 달리 SOLiD에서는 QV를 기반으로 한 필터링을 하지 않고 일단 모두 raw data로 생산한다. 복잡한 genome에서 QV가 특별하게 낮은 영역도 있을 수 있으므로, 그러한 곳에 대한 정보를 전부 잃기보다는 일단 분석 과정까지 가지고 간다는 의미가 있다.
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