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ABACAS (Algorithm Based Automatic Contiguation of Assembled Sequences, disposizione automatica in modo contiguo, basata su algoritmi, di sequenze assemblate) è pensato per organizzare in modo contiguo (allineare, ordinare, orientare), visualizzare e progettare primer rapidamente per chiudere vuoti su sequenze contigue assemblate con metodo shotgun basate su una sequenza di riferimento.

ABACAS usa MUMmer per trovare le posizioni di allineamenti e identificare sintenie di sequenze contigue assemblate rispetto al riferimento. L'output è quindi elaborato per generare una pseudomolecola prendendo in considerazione le sequenze contigue sovrapponibili e i vuoti. ABACAS genera un file di confronto che può essere usato per visualizzare sequenze contigue ordinate e orientate in ACT. Le sintenie sono rappresentate con barre rosse la cui densità di colore decresce con valori minori dell'uguaglianza percentuale tra i blocchi confrontabili. Le informazioni sulle sequenze contigue, come l'orientamento, l'uguaglianza percentuale, la copertura e la sovrapposizione con altre sequenze contigue possono anche essere visualizzate caricando il file di output con le caratteristiche in ACT.

BWA è un pacchetto software per mappare sequenze con bassa divergenza rispetto a vasti genomi di riferimento, come il genoma umano. Consiste di tre algoritmi: BWA-backtrack, BWA-SW e BWA-MEM. Il primo è progettato per sequenze Illumina fino a 100pb, mentre gli altri due per sequenze più lunghe da 70pb a 1Mpb. BWA-MEM e BWA-SH condividono funzionalità simili, come gestione per lunghe sequenze e allineamenti spezzati, ma BWA-MEM, che è il più recente, è generalmente quello raccomandato per interrogazioni di alta qualità perché più veloce e più accurato. BWA-MEM ha prestazioni migliori anche rispetto a BWA-backtrack per sequenze Illumina 70-100pb.

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.