Velvet是短序列拼裝工具。
概述,de Bruijn算法,算法最佳化,版本信息,運行需求,
概述
是一種短序列拼裝工具，由European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI)的D.R. Zerbino 和 E. Birney編寫，主要用於Solexa、454等高通量測序儀產出的de novo數據的拼接
Velvet目前端腿籃判已經集成了短序列拼接，錯誤序列修正功能，能夠產出較高質量的重疊群(Contigs)。同時Velvet 也能夠處理paired-end序列，從而進酷墊備朽行構架構建(Scaffold) 和間隙填補(Gap Closure)。
de Bruijn算法
Velvet使用了de Bruijn算法，這也是新一代的短序列拼接程式一般採用的算法。在de Bruijn算法中，每一個節點N代表了嫌汽甩一系列長短為K的單詞(mers)（稱為k-mers），相接的k-mers之間的重疊為k-1個鹼基。序列的排布信息就由依次重疊的k-mers的最後一個鹼基的讀取順序決定。N節點上的序列的內容表示為s(N)。
由於序列的測定的方向性並不明確，為了保證序列拼接的正確性，對於每一個N節點，都有一個反向的N'節點而對應，N與N‘是關聯在一起的，所有對於N的操作同時也對N’有效。
de Bruijn算法的主要工作就是通過獲得辨汗跨的原始數據構建一個有眾多N節點的圖，然後用“邊”來連線這些節點，從而構建一個連續的序列信息，稱為“路徑圖”(roadmap)。
算法最佳化
同Velvet之前的算法相比，Velvet的優勢之處在於其章翻歸加入了對原始數據進行簡化的步驟，從而減少了不必要的數據量，加快了運算速度的同時，也使得構建出的Contig更長。
1、合併節點：
對於A、B兩個節點，如果A、B均沒有分支，有且只有一條路徑連線A、B，那么可以將AB兩個節點合併；
2、去除短序列讀取錯誤：
基於對原始數據的統計，如果原始數據中的某一個特定的read具有較低的頻率，那么將這個read去除；
3、去除tips：
一個tips指的是，對於一個節點，沒有任何的後續節點整辯與其相連，即形成了“盲端”。當發現這種節點，則去掉這個節點；
4、去除bubbles：
一個bubble值得是，在roadmap上連通兩個節點的路徑上，同時存在兩個以上的路徑。Velvet使用稱作TourBus的方法將這些並行的路徑儘可能合併為較少的路徑，從而減少數據複雜度，同時消催白承除讀取錯誤及SNP等對於拼接的影響。
版本信息
Velvet為遵循GPL協定的自由開源工具。
Velvet的最新版本為1.0.09 (15/06/2010)
版本更新歷史：
09/09/2008: Velvet 0.7
This releasecontains the new Pebble algorithm which now replaces the BreadCrumb paired-end module.
02/06/2008: Velvet 0.6
This releaseallows the use of sparse long reads to resolve repeats.
17/03/2008: Velvet paperaccepted.
27/02/2008: Velvet 0.5
This releaseprovides functionalities for downstream analysis and visualization.
11/12/2007: Velvet 0.4
This releasedrastically reduces memory costs, at roughly the same calculation speed.
17/10/2007: Velvet 0.3
This releaseof Velvet now deals with paired end information to resolve repeats.
運行需求
Velvet是在64-bit linux環境上設計的，測試表明可以兼容各種Linux 64bit系統, Mac OS X, 以及Cygwin.
對於32bit的linux，由於記憶體限制，不推薦運行Velvet。
Velvet的記憶體需求量取決於基因組大小，測序reads的大小，以及K-mers中K值的大小。經驗公式如下：
Ram required for velvetg = -109635 + 18977*ReadSize + 86326*GenomeSize + 233353*NumReads - 51092*K
計算的結果是kb，除以1048576可以得到Gb.
This releaseallows the use of sparse long reads to resolve repeats.
17/03/2008: Velvet paperaccepted.
27/02/2008: Velvet 0.5
This releaseprovides functionalities for downstream analysis and visualization.
11/12/2007: Velvet 0.4
This releasedrastically reduces memory costs, at roughly the same calculation speed.
17/10/2007: Velvet 0.3
This releaseof Velvet now deals with paired end information to resolve repeats.
運行需求
Velvet是在64-bit linux環境上設計的，測試表明可以兼容各種Linux 64bit系統, Mac OS X, 以及Cygwin.
對於32bit的linux，由於記憶體限制，不推薦運行Velvet。
Velvet的記憶體需求量取決於基因組大小，測序reads的大小，以及K-mers中K值的大小。經驗公式如下：
Ram required for velvetg = -109635 + 18977*ReadSize + 86326*GenomeSize + 233353*NumReads - 51092*K
計算的結果是kb，除以1048576可以得到Gb.
