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ABACAS (« Algorithm Based Automatic Contiguation of Assembled Sequences ») est un programme qui permet de rapidement « contiguer » (aligner, trier, orienter), visualiser et concevoir des « primers » avec des espaces restreints ou des « contigs » assemblés au fusil à pompe, basé sur des séquences de référence.

ABACAS utilise MUMmer pour trouver les positions d'alignements et pour identifier dans les références les synténies de contigs assemblés. La sortie est ensuite analysée pour générer une pseudomolécule, en prenant en compte le recouvrement et les espaces entre contigs. ABACAS génère un fichier de comparaison qui peut être utilisé pour visualiser les contigs triés et orientés en ACT. La synthénie est représentée par des barres rouges dans lesquelles l'intensité décroit avec le pourcentage de similitude entre les blocs comparables. Les informations sur les contigs comme l'orientation, le pourcentage d'identité, la couverture et le recouvrement d'autres contigs peuvent également être visualisées en chargeant le fichier de fonctionnalité de sortie sur ACT.

BWA est un paquet logiciel pour mettre en correspondance des séquences à faible divergence avec un grand génome de référence tel que le génome humain. Il est constitué de trois algorithmes : BWA-backtrack, BWA-SW et BWA-MEM. Le premier algorithme est conçu pour les lectures de séquences Illumina jusqu'à 100 paires de bases, alors que les deux autres sont conçus pour des lectures de séquences allant de 70 à 1 000 paires de bases. BWA-MEM et BWA-SW partagent des fonctionnalités communes telles que la prise en charge des lectures longues et des alignements de découpages (« split alignment »), mais BWA-MEM, plus récent, est généralement recommandé pour les requêtes de haute qualité, car il est plus rapide et plus précis. BWA-MEM a également de meilleures performances que BWA-backtrack pour les lectures Illumina de 70 à 100 paires de bases.

Reads one (or more) alignment files (sorted BAM) and prints a BED with the coverage. It will join consecutive bases with the same coverage, and can be used to only print a BED file with the regions having a specific coverage range.

Acacia is a java program developed to quickly and conservatively correct errors, whilst simultaneously de-replicating, amplicon sequences.

The main purpose of Acacia is to correct the over-call, under-call errors prevalent in Roche 454 GS-FLX data, and more recently, with the Titanium chemistry. Acacia will only ectively correct errors in amplicons - as it assumes that the 5' end of the sequences start at the same position, the MID, followed by the primer. Acacia uses empirically-derived models to identify homopolymer regions where there are more `errors' than expected by chance - these imply that the differences are due to population differences rather than error-induced polymorphisms.

Nat Methods. 2012 Apr 27;9(5):425-6. doi: 10.1038/nmeth.1990. Fast, accurate error-correction of amplicon pyrosequences using Acacia. Bragg L, Stone G, Imelfort M, Hugenholtz P, Tyson GW.