Mercurial > repos > devteam > quality_filter
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date | Tue, 01 Apr 2014 10:52:42 -0400 |
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--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/quality_filter.py Tue Apr 01 10:52:42 2014 -0400 @@ -0,0 +1,238 @@ +#!/usr/bin/env python +#Guruprasad Ananda +""" +Filter based on nucleotide quality (PHRED score). + +usage: %prog input out_file primary_species mask_species score mask_char mask_region mask_region_length +""" + + +from __future__ import division +from galaxy import eggs +import pkg_resources +pkg_resources.require( "lrucache" ) +import numpy + +import sys +import os, os.path +from UserDict import DictMixin +from bx.binned_array import FileBinnedArray +from bx.bitset import * +from bx.bitset_builders import * +from bx.cookbook import doc_optparse +from galaxy.tools.exception_handling import * +import bx.align.maf + +class FileBinnedArrayDir( DictMixin ): + """ + Adapter that makes a directory of FileBinnedArray files look like + a regular dict of BinnedArray objects. + """ + def __init__( self, dir ): + self.dir = dir + self.cache = dict() + def __getitem__( self, key ): + value = None + if key in self.cache: + value = self.cache[key] + else: + fname = os.path.join( self.dir, "%s.qa.bqv" % key ) + if os.path.exists( fname ): + value = FileBinnedArray( open( fname ) ) + self.cache[key] = value + if value is None: + raise KeyError( "File does not exist: " + fname ) + return value + +def stop_err(msg): + sys.stderr.write(msg) + sys.exit() + +def load_scores_ba_dir( dir ): + """ + Return a dict-like object (keyed by chromosome) that returns + FileBinnedArray objects created from "key.ba" files in `dir` + """ + return FileBinnedArrayDir( dir ) + +def bitwise_and ( string1, string2, maskch ): + result = [] + for i, ch in enumerate(string1): + try: + ch = int(ch) + except: + pass + if string2[i] == '-': + ch = 1 + if ch and string2[i]: + result.append(string2[i]) + else: + result.append(maskch) + return ''.join(result) + +def main(): + # Parsing Command Line here + options, args = doc_optparse.parse( __doc__ ) + + try: + #chr_col_1, start_col_1, end_col_1, strand_col_1 = parse_cols_arg( options.cols ) + inp_file, out_file, pri_species, mask_species, qual_cutoff, mask_chr, mask_region, mask_length, loc_file = args + qual_cutoff = int(qual_cutoff) + mask_chr = int(mask_chr) + mask_region = int(mask_region) + if mask_region != 3: + mask_length = int(mask_length) + else: + mask_length_r = int(mask_length.split(',')[0]) + mask_length_l = int(mask_length.split(',')[1]) + except: + stop_err( "Data issue, click the pencil icon in the history item to correct the metadata attributes of the input dataset." ) + + if pri_species == 'None': + stop_err( "No primary species selected, try again by selecting at least one primary species." ) + if mask_species == 'None': + stop_err( "No mask species selected, try again by selecting at least one species to mask." ) + + mask_chr_count = 0 + mask_chr_dict = {0:'#', 1:'$', 2:'^', 3:'*', 4:'?', 5:'N'} + mask_reg_dict = {0:'Current pos', 1:'Current+Downstream', 2:'Current+Upstream', 3:'Current+Both sides'} + + #ensure dbkey is present in the twobit loc file + try: + pspecies_all = pri_species.split(',') + pspecies_all2 = pri_species.split(',') + pspecies = [] + filepaths = [] + for line in open(loc_file): + if pspecies_all2 == []: + break + if line[0:1] == "#": + continue + fields = line.split('\t') + try: + build = fields[0] + for i, dbkey in enumerate(pspecies_all2): + if dbkey == build: + pspecies.append(build) + filepaths.append(fields[1]) + del pspecies_all2[i] + else: + continue + except: + pass + except Exception, exc: + stop_err( 'Initialization errorL %s' % str( exc ) ) + + if len(pspecies) == 0: + stop_err( "Quality scores are not available for the following genome builds: %s" % ( pspecies_all2 ) ) + if len(pspecies) < len(pspecies_all): + print "Quality scores are not available for the following genome builds: %s" % (pspecies_all2) + + scores_by_chrom = [] + #Get scores for all the primary species + for file in filepaths: + scores_by_chrom.append(load_scores_ba_dir( file.strip() )) + + try: + maf_reader = bx.align.maf.Reader( open(inp_file, 'r') ) + maf_writer = bx.align.maf.Writer( open(out_file,'w') ) + except Exception, e: + stop_err( "Your MAF file appears to be malformed: %s" % str( e ) ) + + maf_count = 0 + for block in maf_reader: + status_strings = [] + for seq in range (len(block.components)): + src = block.components[seq].src + dbkey = src.split('.')[0] + chr = src.split('.')[1] + if not (dbkey in pspecies): + continue + else: #enter if the species is a primary species + index = pspecies.index(dbkey) + sequence = block.components[seq].text + s_start = block.components[seq].start + size = len(sequence) #this includes the gaps too + status_str = '1'*size + status_list = list(status_str) + if status_strings == []: + status_strings.append(status_str) + ind = 0 + s_end = block.components[seq].end + #Get scores for the entire sequence + try: + scores = scores_by_chrom[index][chr][s_start:s_end] + except: + continue + pos = 0 + while pos < (s_end-s_start): + if sequence[ind] == '-': #No score for GAPS + ind += 1 + continue + score = scores[pos] + if score < qual_cutoff: + score = 0 + + if not(score): + if mask_region == 0: #Mask Corresponding position only + status_list[ind] = '0' + ind += 1 + pos += 1 + elif mask_region == 1: #Mask Corresponding position + downstream neighbors + for n in range(mask_length+1): + try: + status_list[ind+n] = '0' + except: + pass + ind = ind + mask_length + 1 + pos = pos + mask_length + 1 + elif mask_region == 2: #Mask Corresponding position + upstream neighbors + for n in range(mask_length+1): + try: + status_list[ind-n] = '0' + except: + pass + ind += 1 + pos += 1 + elif mask_region == 3: #Mask Corresponding position + neighbors on both sides + for n in range(-mask_length_l, mask_length_r+1): + try: + status_list[ind+n] = '0' + except: + pass + ind = ind + mask_length_r + 1 + pos = pos + mask_length_r + 1 + else: + pos += 1 + ind += 1 + + status_strings.append(''.join(status_list)) + + if status_strings == []: #this block has no primary species + continue + output_status_str = status_strings[0] + for stat in status_strings[1:]: + try: + output_status_str = bitwise_and (status_strings[0], stat, '0') + except Exception, e: + break + + for seq in range (len(block.components)): + src = block.components[seq].src + dbkey = src.split('.')[0] + if dbkey not in mask_species.split(','): + continue + sequence = block.components[seq].text + sequence = bitwise_and (output_status_str, sequence, mask_chr_dict[mask_chr]) + block.components[seq].text = sequence + mask_chr_count += output_status_str.count('0') + maf_writer.write(block) + maf_count += 1 + + maf_reader.close() + maf_writer.close() + print "No. of blocks = %d; No. of masked nucleotides = %s; Mask character = %s; Mask region = %s; Cutoff used = %d" % (maf_count, mask_chr_count, mask_chr_dict[mask_chr], mask_reg_dict[mask_region], qual_cutoff) + + +if __name__ == "__main__": + main()
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/quality_filter.xml Tue Apr 01 10:52:42 2014 -0400 @@ -0,0 +1,119 @@ +<tool id="qualityFilter" name="Filter nucleotides" version="1.0.1"> + <description> based on quality scores</description> + <requirements> + <requirement type="package" version="0.7.1">bx-python</requirement> + <requirement type="package" version="1.7.1">numpy</requirement> + </requirements> + <command interpreter="python"> + quality_filter.py + $input + $out_file1 + $primary_species + $mask_species + $score + $mask_char + ${mask_region.region} + #if $mask_region.region == "3" + ${mask_region.lengthr},${mask_region.lengthl} + #elif $mask_region.region == "0" + 1 + #else + ${mask_region.length} + #end if + ${GALAXY_DATA_INDEX_DIR}/quality_scores.loc + </command> + <inputs> + <param format="maf" name="input" type="data" label="Select data"/> + <param name="primary_species" type="select" label="Use quality scores of" display="checkboxes" multiple="true"> + <options> + <filter type="data_meta" ref="input" key="species" /> + </options> + </param> + <param name="mask_species" type="select" label="Mask Species" display="checkboxes" multiple="true"> + <options> + <filter type="data_meta" ref="input" key="species" /> + </options> + </param> + <param name="score" size="10" type="integer" value="20" label="Quality score cut-off" help="Cut-off value of 20 means mask all nucleotides having quality score less than or equal to 20"/> + <param name="mask_char" size="5" type="select" label="Mask character"> + <option value="0" selected="true">#</option> + <option value="1">$</option> + <option value="2">^</option> + <option value="3">*</option> + <option value="4">?</option> + <option value="5">N</option> + </param> + <conditional name="mask_region"> + <param name="region" type="select" label="Mask region"> + <option value="0" selected="true">Only the corresponding nucleotide </option> + <option value="1">Corresponding column + right-side neighbors</option> + <option value="2">Corresponding column + left-side neighbors</option> + <option value="3">Corresponding column + neighbors on both sides</option> + </param> + <when value="0"> + </when> + <when value="1"> + <param name="length" size="10" type="integer" value="2" label="Number of right-side neighbors"/> + </when> + <when value="2"> + <param name="length" size="10" type="integer" value="2" label="Number of left-side neighbors"/> + </when> + <when value="3"> + <param name="lengthr" size="10" type="integer" value="2" label="Number of neighbors on right-side" /> + <param name="lengthl" size="10" type="integer" value="2" label="Number of neighbors on left-side" /> + </when> + </conditional> + </inputs> + <outputs> + <data format="maf" name="out_file1" metadata_source="input"/> + </outputs> + <requirements> + <requirement type="python-module">numpy</requirement> + </requirements> + <tests> + <test> + <param name="input" value="6.maf"/> + <param name="primary_species" value="panTro2"/> + <param name="mask_species" value="hg18"/> + <param name="score" value="50"/> + <param name="mask_char" value="0"/> + <param name="region" value="0" /> + <output name="out_file1" file="6_quality_filter.maf"/> + </test> + </tests> + <help> + +.. class:: infomark + +**What it does** + +This tool takes a MAF file as input and filters nucleotides in every alignment block of the MAF file based on their quality/PHRED scores. + +----- + +.. class:: warningmark + +**Note** + +Any block/s not containing the primary species (species whose quality scores is to be used), will be omitted. +Also, any primary species whose quality scores are not available in Galaxy will be considered as a non-primary species. This info will appear as a message in the job history panel. + +----- + +**Example** + +- For the following alignment block:: + + a score=4050.0 + s hg18.chrX 3719221 48 - 154913754 tattttacatttaaaataaatatgtaaatatatattttatatttaaaa + s panTro2.chrX 3560945 48 - 155361357 tattttatatttaaaataaagatgtaaatatatattttatatttaaaa + +- running this tool with **Primary species as panTro2**, **Mask species as hg18, panTro2**, **Quality cutoff as 20**, **Mask character as #** and **Mask region as only the corresponding position** will return:: + + a score=4050.0 + s hg18.chrX 3719221 48 - 154913754 ###tttac#####a###a#atatgtaaat###tattt#####ttaaaa + s panTro2.chrX 3560945 48 - 155361357 ###tttat#####a###a#agatgtaaat###tattt#####ttaaaa + + where, the positions containing # represent panTro2 nucleotides having quality scores less than 20. + </help> +</tool>
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/test-data/6.maf Tue Apr 01 10:52:42 2014 -0400 @@ -0,0 +1,57 @@ +##maf version=1 +a score=356676.0 +s hg18.chr1 2817 1438 + 247249719 GTCATCCCCTTCACTCCCAGCTCAGAGCCCAGGCCAGGGGCCCCCAAGAAAGGCTCTGGTGGAGAACCTGTGCATGAAGGCTGTCAACCAGTCCATAGGCAAGCCTGGCTGCCTCCAGCTGGGTCGACAGACAGGGGCTGGAGAAGGGGAGAAGAGGAAAGTGAGGTTGCCTGCCCTGTCTCCTACCTGAGGCTGAGGAAGGAGAAGGGGATGCACTGTTGGGGAGGCAGCTGTAACTCAAAGCCTTAGCCTCTGTTCCCACGAAGGCAGGGCCATCAGGCACCAAAGGGATTCTGCCAGCATAGTGCTCCTGGACCAGTGATACACCCGGCACCCTGTCCTGGACACGCTGTTGGCCTGGATCTGAGCCCTGGTGGAGGTCAAAGCCACCTTTGGTTCTGCCATTGCTGCTGTGTGGAAGTTCACTCCTGCCTTTTCCTTTCCCTAGAGCCTCCACCACCCCGAGATCACATTTCTCACTGCCTTTTGTCTGCCCAGTTTCACCAGAAGTAGGCCTCTTCCTGACAGGCAGCTGCACCACTGCCTGGCGCTGTGCCCTTCCTTTGCTCTGCCCGCTGGAGACGGTGTTTGTCATGGGCCTGGTCTGCAGGGATCCTGCTACAAAGGTGAAACCCAGGAGAGTGTGGAGTCCAGAGTGTTGCCAGGACCCAGGCACAGGCATTAGTGCCCGTTGGAGAAAACAGGGGAATCCCGAAGAAATGGTGGGTCCTGGCCATCCGTGAGATCTTCCCAGGGCAGCTCCCCTCTGTGGAATCCAATCTGTCTTCCATCCTGCGTGGCCGAGGGCCAGGCTTCTCACTGGGCCTCTGCAGGAGGCTGCCATT--TGTCCTGCCCACCTTCTTAGAAGCGAGACGGAGCAGACCCATCTGCTACTGCCCTTTCTATAATAACTAAAGTTAGCTGCCCTGGACTATTCACCCCCTAGTCTCAATTTAAGAAGATCCCCATGGCCACAGGGCCCCTGCCTGGGGGCTTGTCACCTCCCCCACCTTCTTCCTGAGTCATTCCTGCAGCCTTGCTCCCTAACCTGCCCCACAGCCTTGCCTGGATTTCTATCTCCCTGGCTTGGTGCCAGTTCCTCCAAGTCGATGGCACCTCCCTCCCTCTCAACCACTTGAGCAAACTCCAAGACATCTTCTACCCCAACACCAGCAATTGTGCCAAGGGCCATTAGGCTCTCAGCATGACTATTTTTAGAGACCCCGTGTCTGTCACTGAAACCTTTTTTGTGGGAGACTATTCCTCCCATCTGCAACAGCTGCCCCTGCTGACTGCCCTTCTCTCCTCCCTCTCATCCCAGAGAAACAGGTCAGCTGGGAGCTTCTGCCCCCACTGCCTAGGGACCAACAGGGGCAGGAGGCAGTCACTGACCCCGAGACGTTTGCATCCTGCACAGCTAGAGATCCTTTATTAAAAG +s panTro2.chr15 16051 1440 - 100063422 GTCATCCCCTTCACTCCCAGCTCTGAGCCCAGGCCAGGGGCCCCCAAGAAAGGCTCTGGTGGAGAACCTGTGCATGAAGGCTGTCAACCAGTCCATAGGCAAGCCTGGCTGCCTCCAGCTGGGTGGACAGACAGGCGCTGGAGAAGGGGAGAAGAGGAAAGGGGGGCTGCCTGCCCTGTCTCCCACCTGAGGCTGAGGAAGGAGAGGGGGATGCACTGTTGGGGAGGCAGCTGTAACTCAAAGCCCTAGCCTCTGTTCCCACGAAGGCAGGGCCATCAGGCACCAAAGGGATTCTGCCAGCATAATGCTCCTGGACCAGTGATACACCCGGCACCCTGTCCTGGACAAGCTGTTGGCCTGGATCTGAGCCCTCGTGGAGCTCAAAGCCACCTTTGGTTCTGCCATTGCTGCTGTGTGGAAGTTCAGTCCTGCCTTTTCCTTTCCCGAGAGGCTCCACCACCCCGAGATCGCACTTCTCACTGCCTTTTGTCTGCCCAGTTTCACCAGAAGTAGGCCTCTTCCTGACAGGCAGCTGCACCACTGCCTGGCGCTGCGCCCTTCCTTTGCTCTGCCCGCTGGAGACGGTGTTTGTCATGGGCCTGGTCTGCAGGGATCCTGCTACAAAGGTGAAACCCAGGAGAGTGTGGAGTCCAGAGTGTTGCCAGGACCCAGGCACAGGCATTAGTGCCCGTTGGAGAAAACAGGGGAATCCCAAAGAAATGGTGAGTCCTGGCCATCCGTGAGATCTTCCCAGGGCAGCTCCCCTCTGTGGAATCCAATCTGTCTTCCATCCTGCGTGGCAGAGGGCCAGGCTTCTCACTGGGCCTCTGCAGGAGGCTGCCATTTCTGTCCTGCCCACCTTCTAAGAAGCGAGACGGAGGACACCCATCTGCTTCTGCCCTTTCCATAATAACTAAAGTTAGCTGCCCTGGACTATTCACCCCCTAGTCTCTATTTAAAAAGATCCCCATGGCCACAGGGCCCCTGCCTGGGGGCTTGTCACCTCCCCCACCTTCTTCCTGAGTCACTTCTGCAGCCTTGCTCCCTAACCTGCCCCACAGCCTTGCCTGGATTTCTATCTCCCTGGCTTGGTGCCAGTTCCTCCAAGTCGATGGCACCTCCCTCCCTCTCAACTACTTGAGCAAACTTGAAGACATCTTCAACCCCAACACCAGCAATTGTGCCAAGGGCCATTAGGCTCTCAGCATGACTATTTTTAGAGACCCCGTGTCTGTCACTGAAACCTTTTTCGTGGGAGACTATTCCTCCCATCTGCAACAGCTGCCCCTGCTGACTGCCCTTCTCTCCTCCCTCTCATCCCAGAGAAACAGGTCAGCTGGGAGCTTCTGCCCCCACTGCCTAGGCACCAACAGGGGCAGGAGGCAGTCACTGACCCCGAGACGTTTGCATCCTGCACAGCTAGAGGTCCTTAATTAAAAG + +a score=33380.0 +s hg18.chr1 4393 135 + 247249719 GTGTGGCCTCAAGCCAGCCTTCCGCTCCTTGAAGCTGGTCTCCACACAGTGCTGGTTCCGTCACCCCCTCCCAAGGAAGTAGGTCTGAGCAGCTTGTCCTGGCTGTGTCCATGTCAGAGCAACGGCCCAAGTCTG +s panTro2.chr15 17634 135 - 100063422 GTGTGGCCTCAAGCCAGCCTTCCGCTCCTTGAAGCTGGTCTCCACACAGTGCTGGTTCCGTCACCCCCTCCCAGGGAAGCAGGTCTCAGCAGCTTGTCCTGGCTGTGTCCGTGTCAGAGCAACGGCCCAAGTCTG + +a score=364526.0 +s hg18.chr1 4528 1436 + 247249719 GGTCTGGGGGGGAAGGTGTCATGGAGCCCCCTACGATTCCCAGTCGTCCTCGTCCTCCTCTGCCTGTGGCTGCTGCGGTGGCGGCAGAGGAGGGATGGAGTCTGACACGCGGGCAAAGGCTCCTCCGGGCCCCTCACCAGCCCCAGGTCCTTTCCCAGAGATGCCTGGAGGGAAAAGGCTGAGTGAGGGTGGTTGGTGGGAAACCCTGGTTCCCCCAGCCCCCGGAGACTTAAATACAGGAAGAAAAAGGCAGGACAGAATTACAAGGTGCTGGCCCAGGGCGGGCAGCGGCCCTGCCTCCTACCCTTGCGCCTCATGACCAGCTTGTTGAAGAGATCCGACATCAAGTGCCCACCTTGGCTCGTGGCTCTCACTGCAACGGGAAAGCCACAGACTGGGGTGAAGAGTTCAGTCACATGCGACCGGTGACTCCCTGTCCCCACCCCCATGACACTCCCCAGCCCTCCAAGGCCACTGTGTTTCCCAGTTAGCTCAGAGCCTCAGTCGATCCCTGACCCAGCACCGGGCACTGATGAGACAGCGGCTGTTTGAGGAGCCACCTCCCAGCCACCTCGGGGCCAGGGCCAGGGTGTGCAGCAccactgtacaatggggaaactggcccagagaggtgaggcagcttgcctggggtcacagagcaaggcaaaagcagcgctgggtacaagctcaAAACCATAGTGCCCAGGGCACTGCCGCTGCAGGCGCAGGCATCGCATCACA-----CCAGTGTCTGCGTTCACAGCAGGCATCATCAGTAGCCTCCAGAGGCCTCAGGTCCAGTCTCTAAAAATATCTCAGGAGGCTGCAGTGGCTGACCATTGCCTTGGACCGCTCTTGGCAGTCGAAGAAGATTCTCCTGTCA--GTTTGAGCTGGGTGAGCTTAGAGAGGAAAGCTCCACTATGGCTCCCAAACCAGGAAGGAGCCATAGCCCAGGCAGGAGGGCTGAGGACCTCTGGTGGCGGCCCAGGGCTTCCAGCATGTGCCCTAGGGGAAGCAGGGGCCAGCTGGCAAGAGCAGGGGGTGGGCAGAAAGCACCCGGTGGACTCAGGGCTGGAGGGGAGGAGGCGATCTTGCCCAAGGCCCTCCGACTGCAAGCTCCAGGGCCCGCTCACCTTGCTCCTGCTCCTTCTGCTGCTGCTTCTCCAGCTTTCGCTCCTTCATGCTGCGCAGCTTGGCCTTGCCGATGCCCCCAGCTTGGCGGATGGACTCTAGCAGAGTGGCC-AGCCACCGGAGGGGTCAACCACTTCCCTGGGAGCTCCCTGGACTGGAGCCGGGAGGTGGGGAACAGGGCAAGGAGGAAAGGCTGCTCAGGCAGGGCTGGGGAAGCTTACTGTGTCCAAGAGCCTGCTGGGAGGGAAGTCACCTCCCCTCAAACGAGGAGCCCTGCGCTGGGGAGGCCGGACCTTTGGAGACTGTGT +s panTro2.chr15 18013 1444 - 100063422 GGTCTGGGGGGGAAGGTGTCATGGAGCCCCCTAGGATTCCCAGTCGTCCTCATCCTCCTCTGCCTGTGGCTGCTGCGGTGGCGGCAGAGGAGGGATGGAGTCTGACACGCGGGCAAAGGCTCCTCCGGGCCCCTCACCAGCCCCAGGTCCTTTCCCAGAGATGCCTGGAGGGAAAAGGCTGAGTGAGGGTGGTTGGTGGGAAACCCTGCTTCCCCCAGCCCCCAGAGACTTAAATACAGGAAGAAAAAGGCAGGACACAATTACAATGTGCCGGCCCAGGGCGGGCAGCGGCCCTGCCTCCTACCCTTGCGCCTCATGACCAGCTTGTTGAAGAGATCCGACATCAAGTCCCCACCTTGGCTCGTGGCTCTCACTGCAACGGGAAAGCCACAGACTGGGGTGAAGAGTTCAGTCACATGTGACCGGTGGCTCCCTGTCCCCAGCCCCATGACACTCCCCAGCCCTCCAAGGCCACTGTGTTTCCCAGTTAGCTCAGAGCCTCAGTCGATCCCTGACCCAGCACCGGGCGCTGATGAGAAAGCGGCTGTTTGAGGAGCCACCTCCCAGCCACCTTGGGGACAGGGCCAGGGTGTGCAGCACcactgtacaatggggaaactggcccagagaggtgaggcagcttgcctggggtcacagagcaaggcaaaagcagcgctgTGTACAAGCTCAAAACCATAGTGCCCAGGGCATTGCCACTGCAGGCGCAGGCATCGCATCACATCACACCAGTGTCTGCGTTCACAGCAGGCATCATCAGTAGCCTCAAGAGGCCTCAGGTCCAGTCTCTAAAAATATCTCAGGAGGCTGCAGTGGCTGACCATTGCCTTGGACCGCTCTTGGCAGTCGAAGAAGATTCTCCTGTCACAGTTTGAGCTGGGTGAGCTTAGAGAGGAAAGCTCCACTATGGCTCCCAAACCAGGAAGGAGCCATAGCCCAGGCAGGAGGGCTGAGGACCTCTGGTGGCGGCCCAGGGATTCCAGCATGTGCCCTAGGAGAAGCAGGGGCCAGCTGCCAAGAGCAGGGGGTGGGCAGAAAGCACCCAGTGGACTCAGGGCTGGAGGGAAGGAGGCGATCTTGCCCAAGGCCCTCCGACCGCAGGCTCCAGGGCCCGCtcaccttgctcctgctccttctgcttcttcttctccagctttcgctccttcACGCTGCGCAGCTTGGCCTTGCCGATGCCCCCAGCTTGGCGGATGGATTCTAGCAGAGTGGCCCGGCCACCGGAGGGGTCGACCACTTCCCTGGGAGCTCCCTGGACTGGAGCCGGGAGGTGGGGAACAGGGCAAGGAGGAAAGGCTGCTCAGGCAGGGCTGGGGAAGCTTATTGTATCCAAGAGCCTGCTGGGAGGGAAGTCACCTCCCCTCAAACGAGGAGCCCCGCGCTGGGGAGGCCGGACCTTTGGAGACTGTGT + +a score=521291.0 +s hg18.chr1 5995 1988 + 247249719 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+s panTro2.chr15 19485 2006 - 100063422 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