BWA-MEM算法结构分析

一、BWA-MEM函数框架

软件位置：https://sourceforge.net/projects/bio-bwa/

1 读入 bwt、options、reads；

2 利用mem_chain生成chain；

3 利用mem_chain_flt过滤掉部分chain；

4 利用mem_chain2aln生成比对结果数据。

1.第一步：数据输入

加载已经生成的bwt表。接口的参数文件名为：xx.fasta；实际中包含具有以下几个后缀名的文件.amb,.ann,.bwt,.fai,.pac,.sa。注意后面几个文件的名字要和接口参数的文件名一致。

其中这几个文件分别为：

.bwt文件：重新排列的bwt表，大小与原reference相同。存储的是o表。

.sa文件：sa_intv

.pac文件：原始reference的压缩文件，原来ACTG用ASCIIS码表示，一个字符占八位，在.pac文件中，用00~11的2bit重新编码bwt表，使得.pac文件成为原来.fasta文件大小的1/4.

.ann文件：reference分组的划分信息

.amb文件：

2.第二步：

mem_align1()函数功能：给一个read匹配一块reference区域

输入：const mem_opt_t     *opt~运算中的匹配数据。alignment parameters
            const bwt_t             *bwt～ bwt表
           const bntseq_t         *bns ～reference的信息。Information of the reference
           const uint8_t             *pac～压缩后的reference表
           int                           l_seq ～read 的长度
           char                     *seq～read(待匹配片段）

返回值：mem_alnreg_v     regs~描述确定reads下匹配到的在reference上的位置信息

3. 第三步：

mem_reg2aln()：功能：根据reads和reference的匹配结果，生成CIGAR（一种描述匹配情况的信息)

输入：

const mem_opt_t * opt～alignment parameters

int64_t     l_pac～length of concatenated reference sequence

int    n~number of query sequences;must be an even number

const mem_alnreg_v *regs ~region array of size $n; 2i-th and (2i+1)-th elements constitute a pair

mem_pestat_t pes[4])~inferred insert size distribution (output)

返回：

mem_aln_t a ~CIGAR, strand, mapping quality and forward-strand position

1.bwa_idx_load（）//加载bwt表for（every reads）{    2.ar = mem_align1（）；//找到每个reads 的匹配区域for (i = 0; i < ar.n; ++i){ // traverse each hit3.a = mem_reg2aln（）// get forward-strand position and CIGARfor (k = 0; k < a.n_cigar; ++k) // print CIGARprintf("%d%c", a.cigar[k]>>4, "MIDSH"[a.cigar[k]&0xf]);printf("\t%d\n", a.NM); // print edit distance}
}

 

二、各函数概括

2.1bwa_idx_load（）//加载bwt表

• bwt表是如何由reference重构组成的？

长为n的reference右移->在n×n的空间里从左向右排序->保留最后一列的数据作为bwt

typedef struct {
    bwtint_t primary; // S^{-1}(0), or the primary index of BWT
    bwtint_t L2[5]; // C(), cumulative coun～L2[0]]--L2[4]分别对应初始bwt表中，以ACGT为首的interval的索引
    bwtint_t seq_len; // sequence length～bwt表总长度
    bwtint_t bwt_size; // size of bwt, about seq_len/4～该表的总比特数
    uint32_t *bwt; // BWT表
    // occurance array, separated to two parts
    uint32_t cnt_table[256];
    // suffix array
    int sa_intv;
    bwtint_t n_sa;
    bwtint_t *sa;
} bwt_t;

 

 

2.2mem_align1（）：找匹配区域函数

2.2.1mem_align1():

• 功能：给一个read匹配一块reference区域
• 结构：mem_align1()=mem_align1_core()+mem_mark_primary_se()
• 代码：

mem_alnreg_v mem_align1(const mem_opt_t *opt, const bwt_t *bwt, const bntseq_t *bns, const uint8_t *pac, int l_seq, const char *seq_)
{	mem_alnreg_v ar;char *seq;seq = malloc(l_seq);memcpy(seq, seq_, l_seq); // makes a copy of seq_ar = mem_align1_core(opt, bwt, bns, pac, l_seq, seq, 0);mem_mark_primary_se(opt, ar.n, ar.a, lrand48());free(seq);return ar;
}

2.2.2 mem_align1_core()

• 结构：mem_align1_core=mem_chain+mem_chain_flt+mem_flt_chained_seeds+mem_chain2aln+mem_sort_dedup_patch
• 代码：

mem_alnreg_v mem_align1_core(const mem_opt_t *opt, const bwt_t *bwt, const bntseq_t *bns, const uint8_t *pac, int l_seq, char *seq, void *buf)
{int i;mem_chain_v chn;mem_alnreg_v regs;for (i = 0; i < l_seq; ++i) // convert to 2-bit encoding if we have not done soseq[i] = seq[i] < 4? seq[i] : nst_nt4_table[(int)seq[i]];chn = mem_chain(opt, bwt, bns, l_seq, (uint8_t*)seq, buf);chn.n = mem_chain_flt(opt, chn.n, chn.a);mem_flt_chained_seeds(opt, bns, pac, l_seq, (uint8_t*)seq, chn.n, chn.a);if (bwa_verbose >= 4) mem_print_chain(bns, &chn);kv_init(regs);for (i = 0; i < chn.n; ++i) {mem_chain_t *p = &chn.a[i];if (bwa_verbose >= 4) err_printf("* ---> Processing chain(%d) <---\n", i);mem_chain2aln(opt, bns, pac, l_seq, (uint8_t*)seq, p, &regs);free(chn.a[i].seeds);}free(chn.a);regs.n = mem_sort_dedup_patch(opt, bns, pac, (uint8_t*)seq, regs.n, regs.a);if (bwa_verbose >= 4) {err_printf("* %ld chains remain after removing duplicated chains\n", regs.n);for (i = 0; i < regs.n; ++i) {mem_alnreg_t *p = &regs.a[i];printf("** %d, [%d,%d) <=> [%ld,%ld)\n", p->score, p->qb, p->qe, (long)p->rb, (long)p->re);}}for (i = 0; i < regs.n; ++i) {mem_alnreg_t *p = &regs.a[i];if (p->rid >= 0 && bns->anns[p->rid].is_alt)p->is_alt = 1;}return regs;
}

三.核心逻辑：

3.1mem_chain（）

1.寻找SMEMS：mem_collect_intv（）

a. find all SMEMS——bwt_smem1()。

b.re-seeding

对于reads上的每个碱基，我们做bwt_smem1()，先向左找完全匹配，再向右找完全匹配。找到所有的SMEMS。为防止遗漏个别最长敬佩匹配，采用re-seeding进行后期纠错。

 

a.bwt_smem1()分析：

bwtintv_t ik, ok[4];

ik：输入的bi-interval。x[0]:正向interval，x[1]反向interval，x[2]interval的个数。

ok[4]：ik前面是ACGT的bi-interval。

重点分析一下反向匹配的过程：

1.反相向左匹配遵循以下几点原则：
a.在向左匹配后x[2]<1，则考虑是否存为最终结果
b.左端相同的mem，仅存最长的一个（排序后的第一个）

for (i = x - 1; i >= -1; --i) { // backward search for MEMs
    c = i < 0? -1 : q[i] < 4? q[i] : -1; // c==-1 if i<0 or q[i] is an ambiguous base
        for (j = 0, curr->n = 0; j < prev->n; ++j) {
    bwtintv_t *p = &prev->a[j];
    if (c >= 0 && ik.x[2] >= max_intv)
            bwt_extend(bwt, p, ok, 1);
        if (c < 0 || ik.x[2] < max_intv || ok[c].x[2] < min_intv) { //如果向左匹配ok->x[2]没有数据了，
                if (curr->n == 0) { //
                         if (mem->n == 0 || i + 1 < mem->a[mem->n-1].info>>32) { //
                                 ik = *p; ik.info |= (uint64_t)(i + 1)<<32;
                                 kv_push(bwtintv_t, *mem, ik);
                                                                                                              }
                                          } // otherwise the match is contained in another longer match
                             } else if (curr->n == 0 || ok[c].x[2] != curr->a[curr->n-1].x[2]) {//向左有戏还得看：1.curr是否为空；2.ok->x[2]是否更新       

                           ok[c].info = p->info;
                           kv_push(bwtintv_t, *curr, ok[c]);
      }
        }
        if (curr->n == 0) break;
        swap = curr; curr = prev; prev = swap;
    }

b.re-seeding。未防止选中含错配的最长匹配SMEM，通过re-seeding进行处理。即认定在某些SMEM中，为追求某个最长匹配，在众多准确匹配关系中，选择了其中某几条。是一种以SMEM长度换个数的算法实现。其目的是防止遗漏种子。

3.2mem_chain()：将read连成chain

 

输入：
const mem_opt_t         *opt
 const bwt_t                 *bwt
const bntseq_t             *bns
int                                 len
const uint8_t               *seq
void                             *buf
输出：
mem_chain_v            chain ～链接过后的chain链

• 函数流程描述：

先将读取得到的read在bwt表上进行完全匹配，即mem_collect_intv,其返回一个aux类型的指针，指针里面存储着该read在bwt表中的全部smems，然后

 

• 1.mem_chain()子函数：
• mem_collect_intv（）

  功能：在bwt上找到seq对应的所有的MEMS
  输入：

  const mem_opt_t        *opt
  const bwt_t                 *bwt
  int                                len～sequence的长度
  const uint8_t              *seq
  输出：    
  smem_aux_t              *a ～存储smems的指针，描述的是该sequence的所有mems信息，具体描述如下。

  a->mem显示处n=9，表示该sequence在reference上有9个Mems，m=16未知，a=0x629510是指针地址。

  a->mem.a[]只有9个内容，x的第一个值是interval的forward索引起始位置，第二个是backward索引位置，第三个值是interval的个数。info是40bit的数据，例如info=519691042957，化成16进制数是：790000008d（000000790000008d），指的是从sequence的左端第79个碱基开始，到第8×16+14=142个碱基具有这个Smem。即高32位存在sequence的左端索引，低32位是在sequence的右端索引。

  

  第一步：对读进来的sequence，从左边第一个碱基开始，作为起点，做bwt_smem1a()，bwtsmem1a是以单个碱基为输入参数在bwt表对interval进行匹配的函数，以bwt_smem1a()的返回值作为下一个开始位置的碱基

  第二步：在较长的SMEM里面继续找MEMS（Re-seeding）

  第三步：在read里面从左到右遍历一次，逐个找到不重叠Mems

  将以上三步找到的MEMs作为最终的结果，存给smem_aux_t类型的a～aux

  aux类型是：smem_aux_t   ,smem_aux_t是bwtintv_v类型的结构体。bwtintv_v这个结构体是64位的无符号立即数。

  smem_aux_t： {    bwtintv_v mem（入栈参数）, mem1（参与运算的中间参数), *tmpv[2];} smem_aux_t;

  bwtintv_v： { size_t n(bwtintv_t的个数), m; bwtintv_t *a; } bwtintv_v;

  bwtintv_t： {  

  bwtint_t x[3]（其中x[0]:向前匹配的interval的起点～x[1]:向后匹配的interval起点～x[2]:interval的长度（个数））,

  info(info的低32位存Mems右端在sequence上的索引位置，高32位存Mems左端的索引位置);}

  bwtint_t：uint64_t

   

  1.1.bwt_smem1a()：

                功能：针对一个固定的sequence，以它的一个碱基位置为起始点，先向前（右）匹配，找到最右端无法匹配的碱基索引，再向左匹配，最终将最右端的索引返回，该函数以返回值作为新的起点，继续匹配。具体匹配规则后续写。

 

 

3.2.2mem_chain_flt()

输入：

const mem_opt_t *opt,

int n_chn,～mem_chain（）生成的chain

mem_chain_t *a

返回值：

int chn.n chian的个数

• 对于每个read的所有chain进行过滤。

  n_chn：总的chain个数

  chn.n：该条chain的seeds个数

  kvec_t(int) chains = {0,0,0};用来存储非重叠链的int索引

   

  2.1对每个chain，做初步筛选，通过mem_chain_weight函数得到每条seed的weight，若weight小于最小可行seed的weight，则剔除（free seed)。

  2.1.1mem_chain_weight()

  为什么遍历两次所有seeds？一遍是在query上的weight，另一遍是在reference上的weight。

   

  2.2对每个chain的每个seed判断是否需要剔除：

  遍历chain中的所有seeds，让它和kvec_t(int) chains 中的非重叠链比对，判断其是否是重叠链。

   

  若重叠，则对比前面的kvec_t(int) chains，判断是否有overlap，和是否是有意义的overlap。（how？取第i个chain和第j个chain的最大begin位置，和最小end位置）。

  a[j]的三个seeds和a[i]的一个seed：

• 由图可得，i chian的seed和j的chain有overlap。

  再判断a.若重叠部分>0.5*最短chain的总长 and 最短chain的总长<10000

  我们则判断其为significant overlap。对于这类chain，可理解为直接舍弃。

  若不重叠，则将i push进chains，并且将a[i].kept置为2or3（2:significant overlap;3:not overlap)

  接着对舍弃的chain我们将它的.kept置为1。

  a[c->first].kept = 1;

  接着将所有.kept<3的chain都置为0，认为其都是与.kept=3的chain有overlap的chain，free掉这些，并将结果认为成最终return输出。

  至此，我们认为由seed连成的几条chain之间，不存在overlap。

• 子函数：mem_seed_sw(opt, bns, pac, l_query, query, s)

3.2.3mem_flt_chained_seeds()：过滤chained过的seeds

功能：

在过滤完chain的基础上，我们对seeds进行逐个过滤。

进入条件：if (min_l > MEM_SEEDSW_COEF * l_query) return;

按照给定的数据可知：MEM_MINSC_COEF * log(l_query)> MEM_SEEDSW_COEF * l_query

即：5.5*log(l)>0.05f*l; →> l>725

结构：对于每个chain，都有c→n个seeds，对于每个seeds我们做：mem_seed_sw(),计算该seeds的得分。

但实际上，基本进不到mem_seed_sw()中。

在mem_seed_sw()中，做了这些事情：

a.判断seed长度是否已经>MEM_SHORT_LEN，若大于，则直接返回这是一个好的seed，保留。

b.若不是足够好的seed，我们在进行sw算法计算具体的匹配得分。从而在外面断定其是否能够保留。

3.1mem_seed_sw()：计算seed得分。

3.1.1bns_fetch_seq(bns, pac, &rb, mid, &re, &rid)在reference的某个位置取出一段碱基序列的头指针，该位置由rb、mid、re、ri、所决定。

3.1.2ksw_align2(qe - qb, (uint8_t*)query + qb, re - rb, rseq, 5, opt->mat, opt->o_del, opt->e_del, opt->o_ins, opt->e_ins, KSW_XSTART, 0)：比较query和reference的匹配质量。返回给x，我们将x.score作为最终的输出。

2.输入参数：

const mem_opt_t     *opt,

const bntseq_t         *bns,

const uint8_t         *pac,

int                     l_query,

const uint8_t         *query,

int                     n_chn,

mem_chain_t         *a

3.输出          

mem_chain_v      chn

 

 

3.2.4mem_chain2aln()：将chain映射到真实的reference区域region

包含了基于动态规划匹配的ksw算法。

输入：

const mem_opt_t *opt,~运算中的匹配数据。alignment parameters

const bntseq_t *bns,~Information of the reference

const uint8_t *pac,~2-bit encoded reference

int l_query,~length of query sequence

const uint8_t *query,~query sequence

const mem_chain_t *c,

mem_alnreg_v *av～返回的是描述该read在reference真实位置的对应信息

typedef struct {
           int n, m, first, rid;//seed的个数
           uint32_t w:29, kept:2, is_alt:1;
           float frac_rep;
           int64_t pos;
           mem_seed_t *seeds;
                                  } mem_chain_t;

 

4.mem_reg2aln()：生成CIGAR信息和forward-strand position

从上面生成的alignment region里面生成CIGAR信息和forward-strand position，并打印到屏幕上，其中没有太多实现逻辑。

 
     * @param opt    alignment parameters
     * @param bns    Information of the reference
     * @param pac    2-bit encoded reference
     * @param l_seq  length of query sequence
     * @param seq    query sequence
     * @param ar     one alignment region
     *
     * @return       CIGAR, strand, mapping quality and forward-strand position
     */

 

算法结构基本上就是这些。

 

总结一些问题，将代码从CPU转移到GPU的过程中，存在内省排序的调整限制性问题。

1.内省排序：introsort

内省排序遵循先快排，稍微有序之后堆排序，最后基本有序插入排序的策略。这样排序的优点在于效率最高，但是并不适合在GPU上进行运算，但是该排序属于不稳定排序，直接在GPU上替换成比较排序并不可行。因此可以考虑仍然在CPU上进行运算，将运算结果进行积攒并合并拷贝。