1. Minimap2软件的适用范围和应用场景
典型用例包括：
①将 PacBio 或 Oxford Nanopore 基因组读数映射到基因组
②发现长读(long reads)之间的重叠，错误率高达~15%
③PacBio Iso-Seq / Nanopore cDNA / Direct RNA reads与参考基因组的剪接感知比对(long reads)
④Illumina的单端或双端reads对齐
⑤组装水平到组装水平的对齐
⑥两个密切相关的物种之间的全基因组比对，差异低于~15%
2. Minimap2软件的安装方法和参数解读
2.1 Minimap2的安装
方法一：conda安装
方法二：编译安装
2.2 minimap2软件关键参数解读
# 索引建立
-H：使用同聚体压缩的k-mer（适用于PacBio数据） -k INT：k-mer的大小（最大28）[默认: 15] -w INT：最小化窗口大小 [默认: 10] -I NUM：每约 NUM 个输入碱基分割索引 [默认: 8G] -d FILE：将索引保存到 FILE
# 比对
-f FLOAT：过滤掉重复性较高的minimizers的前 FLOAT 分数 [默认: 0.0002]
-g NUM：若在 INT bp 内没有minimizers则停止链延长 [默认: 5000] -G NUM：最大内含子长度（配合 -xsplice 使用；改变 -r）[默认: 200k] -F NUM：最大片段长度（配合 -xsr 或片段模式使用）[默认: 800] -r NUM[,NUM]：链/比对带宽和长连接带宽 [默认: 500,20000] -n INT：链上最少的minimizers数量 [默认: 3] -m INT：最小链得分（匹配碱基减去gap惩罚的对数）[默认: 40] -X：跳过自身和双重比对（适用于全对全模式） -p FLOAT：次要比对到主要比对的最小分数比率 [默认: 0.8] -N INT：保留最多 INT 个次要比对 [默认: 5]
# 比对
-A INT：匹配得分 [默认: 2] -B INT：错配惩罚（值越大，差异越小）[默认: 4] -O INT[,INT]：gap打开惩罚 [默认: 4,24] -E INT[,INT]：gap延伸惩罚；k长的gap花费 min{O1+k*E1,O2+k*E2} [默认: 2,1] -z INT[,INT]：Z-drop得分和倒置Z-drop得分 [默认: 400,200] -s INT：最小峰值动态规划比对得分 [默认: 80] -u CHAR：如何找到GT-AG。f:转录链，b:两条链，n:不匹配GT-AG [默认: n] -J INT：剪接模式。0: 原始minimap2模型；1: miniprot模型 [默认: 1]
# 输入/输出
-a：以SAM格式输出（默认PAF） -o FILE：将比对结果输出到 FILE [默认: 标准输出] -L：在CG标签中写入 >65535 操作的CIGAR -R STR：SAM读取组行，格式如 @RG\tID:foo\tSM:bar
-c：在PAF中输出CIGAR --cs[=STR]：输出cs标签；STR 可以是 'short' (默认) 或 'long' --ds：输出ds标签，这是对cs的扩展 --MD：输出MD标签 --eqx：写入 =/X CIGAR 操作符 -Y：对补充比对使用软剪切 -t INT：线程数 [默认: 3] -K NUM：比对的小批量大小 [默认: 500M] --version：显示版本号
# 预设
-x STR：预设（总是优先于其他选项；详细请参见minimap2.1手册） lr:hq：高质量长读长（错误率<1%）与参考基因组比对 splice/splice:hq：长读长/高质量长读长的剪接比对 asm5/asm10/asm20：组装与参考基因组比对，序列差异约为0.1/1/5% sr：短读长与参考基因组比对 map-pb/map-hifi/map-ont/map-iclr：CLR/HiFi/Nanopore/ICLR 对参考基因组比对 ava-pb/ava-ont：PacBio CLR/Nanopore 读长比对
3 实战：使用Minimap2软件进行全长转录组测序数据比对
其中：
3.3 优化参数
例如：
-G 参数控制最大内含子长度，默认是200k。根据需要调整，例如100k：
-t 参数设置线程数，可以加快比对速度。例如使用8线程：
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