1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
自20世纪70年代以来，DNA测序技术迅猛发展，不断向着低成本、高通量、自动化的方向迈进。1977年，Sanger发明了链终止测序法；同年，Maxam和Gilbert提出化学降解法测定DNA序列的方法标志着第一代测序技术的诞生。虽然第一代测序技术因其准确性高而沿用至今，但由于第一代测序技术自动化程度低，需耗费人力大，速度慢，通量低等缺点逐渐无法满足基因组学的快速发展。以高通量为显著特征的第二代测序技术随之崛起，相比第一代测序技术，其成本更低（毛亚文等，2018）。
第二代测序技术成本较低且能进行大规模的并行测序反应，比第一代在聚丙烯酰胺凝胶排列上的模板数多出数十万个，并行化程度大大提高。第二代测序技术最显著的特征是高通量，一次能对几十万到几百万条DNA分子进行序列测序，使得对一个物种的转录组测序或基因组深度测序变得方便易行（解增言等，2010）。
2. 研究的基本内容和问题
（1）由于三代测序的错误率较高而导致的跳虫基因组数据库不够完善；（2）基因组测序用的跳虫样本准备较为困难；（3）缺少光学图谱，难以组装完整基因组。
3. 研究的方法与方案
研究材料：本课题使用白符原始测序数据下载NCBI数据库，包括：PacBio（SRR2952806），Illumina（SRR2743547）。
（1）基因组评估
Illumina原始数据由BBtoolsv38.22（Bushnell，2014）套件工具进行质控，即去除重复序列（Clumpify）和低质量区域（BBduk）。基因组大小、杂合度和重复序列比例等评估由GenomeScope v1.0.0（Vurture et al., 2017）估算，所需的k-mer频数分布使用khist.sh（BBtools组件之一）产生，k-mer值设置为17，k-mer最大深度范围设置为1000。
4. 研究创新点
近年来，随着生物信息学的不断发展，诞生了许多新的软件，算法也在不断地优化。第三代测序数据组装基因在新型组装工具的帮助下有了较大的提升，如Flye（Mikhailet al., 2019）、quickmerge（Chakrabortyet al., 2016），组装的连续性更优。
此次研究对建库策略进行了新的调整，对组装算法的优化也在很大程度上改善了组装结果，从而能获得高质量的基因组结果。5. 研究计划与进展
2019.6-2019.7
学习基因组装的相关知识，为后续分析做准备。
2019.7-2019.9
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