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NGS 原始数据过滤对后续分析至关重要，去除一些无用的序列也可以提高后续分析的准确率和效率。Trimmomatic 是一个功能强大的数据过滤软件。
Trimmomatic 发表的文章至今已被引用了 2810 次，是一个广受欢迎的 Illumina 平台数据过滤工具。其他平台的数据例如 Iron torrent ，PGM 测序数据可以用 fastx_toolkit 、NGSQC toolkit 来过滤。
Trimmomatic 支持多线程，处理数据速度快，主要用来去除 Illumina 平台的 Fastq 序列中的接头，并根据碱基质量值对 Fastq 进行修剪。软件有两种过滤模式，分别对应 SE 和 PE 测序数据，同时支持 gzip 和 bzip2 压缩文件。
另外也支持 phred-33 和 phred-64 格式互相转化，现在之所以会出现 phred-33 和 phred-64 格式的困惑，都是 Illumina 公司的锅（ damn you, Illumina! ），不过现在绝大部分 Illumina 平台的产出数据也都转为使用 phred-33 格式了。
Trimmomatic 过滤数据的步骤与命令行中过滤参数的顺序有关，通常的过滤步骤如下：
由于 Trimmomatic 过滤数据的步骤与命令行中过滤参数的顺序有关，因此，如果需要去接头，建议 第一步就去接头 ，否则接头序列被其他的过滤参数剪切掉部分之后就更难匹配更难去除干净了。
在 SE 模式下，只有一个输入文件和一个过滤之后的输出文件：
-trimlog 参数指定了过滤日志文件名，日志中包含以下四列内容:
由于生成的 trimlog 文件中包含了每一条 reads 的处理记录，因此文件体积巨大（GB 级别），如果后面不会用到 trim 日志，建议不要使用这个参数。
在 PE 模式下，有两个输入文件，正向测序序列和反向测序序列，但是过滤之后输出文件有四个，过滤之后双端序列都保留的就是 paired ，反之如果其中一端序列过滤之后被丢弃了另一端序列保留下来了就是 unpaired 。
其中 -phred33 和 -phred64 参数指定 fastq 的质量值编码格式，如果不设置这个参数，软件会自动判断输入文件是哪种格式（v0.32 之后的版本都支持），虽然软件默认的参数是 phred64，如果不确定序列是哪种质量编码格式，可以不设置这个参数。
PE 模式的两个输入文件： sample_R1.fastq sample_R2.fastq 以及四个输出文件： sample_paired_R1.clean.fastq sample_unpaired_R1.clean.fastq sample_paired_R1.clean.fastq sample_unpaired_R1.clean.fastq
通常 PE 测序的两个文件，R1 和 R2 的文件名是类似的，因此可以使用 -basein 参数指定其中 R1 文件名即可，软件会推测出 R2 的文件名，但是这个功能实测并不好用，因为软件只能自动识别推测三种种格式的 -basein :
建议不用 -basein 参数，直接指定两个文件名（R1 和 R2）作为输入。
输出文件有四个，当然也可以像上文一样指定四个文件名，但是参数太长有点麻烦，有个省心的方法，使用 -baseout 参数指定输出文件的 basename，软件会自动为四个输出文件命名。例如 -baseout mySampleFiltered.fq.gz ，文件名中添加 .gz 后缀，软件会自动将输出结果进行 gzip 压缩。输出的四个文件分别会自动命名为：
此外，如果直接指定输入输出文件名，文件名后添加 .gz 后缀就是告诉软件输入文件是 .gz 压缩文件，输出文件需要用 gzip 压缩。
每一步的过滤如果需要多个参数，通常用冒号 : 将各个参数隔开，当然参数的先后顺序是有要求的。
从名字可以看出，这一步是为了去除 illumina 接头的，这个软件其实就是专为 illumina 平台数据而设计的。
为了更好理解测序 reads 中为什么会有引物和接头序列，我画了一个文库加上接头之后的结构示意图，也把引物结合部位大概标了出来：
这个文库结构示意图理解之后就容易理解测序过程了。
去除接头以及引物序列看似简单，但需要权衡灵敏度（保证接头和引物去除干净）和特异性（保证不是接头和引物的序列不被误切除），由于测序中可能存在的随机错误让去接头这样一个简单的操作变的复杂。
虽然理论上接头序列和引物序列可能出现在 reads 中的任何位置，但实际上序列中出现接头和引物大部分情况下都是由于文库插入片段比测序读长短导致的，这种情况在 reads 的开头部分是有一段可用序列的，末端包含了接头的全长或部分序列，如果末端只有接头的一部分序列，那么去除这残缺的接头序列也不是容易的事。
然而，在 PE 测序模式下如果文库的插入片段比测序读长短，那么 read1 和 read2 中非接头序列的那部分会完全反向互补，Trimmomatic 有一个 ‘palindrome’ 模式会利用这个特点进行接头序列的去除。
下图中 A、B、C、D 四种情况就是 Trimmomatic 去除接头和引物的四种模式：
A 模式：测序 reads 从起始位置开始就包含了完整的接头序列，那么根据 Illumina 测序原理，这整条 reads 都不可能包含有用序列了，整条 reads 被丢弃。
B 模式：这种相对常见，由于文库插入片段比测序读长短，会在 reads 末端包含部分接头序列，若是这部分接头序列足够长是可以识别并去除的，但如果接头序列太短，比接头匹配参数设置的最短长度还短，那么就无法去除。但是，如果是 PE 测序，可以按照 D 模式去除 reads 末端的很短的接头序列。
C 模式：PE 测序可能出现这种情况，正向测序和反向测序有部分完全反向互补，但是空载的文库，两个接头直接互连，这样的 reads 不包含任何有用序列，正反向测序 reads 都被丢弃。
D 模式：是 Trimmomatic 利用 PE 测序进行短接头序列去除的典范，如果文库插入片段比测序读长短，利用正反向测序 reads 中一段碱基可以完全反向互补的特点，将两个接头序列与 reads 进行比对，同时两条 reads 之间也互相比对，可以将 3' 末端哪怕只有 1bp 的接头序列都可以被准确去除，相对 B 模式去除接头污染更彻底。
Trimmomatic 使用了一种类似序列比对软件（例如 Isaac aligner，一个超快速的 alignment 软件）的两步策略来搜索潜在的接头序列。首先，使用接头序列中的一段种子序列（seed 长度不超过 16bp）与测序 reads 进行比对，如果种子序列在测序 reads 中有足够好的比对结果（具体由 seedMismatch 参数决定），就启动第二步的接头全长与 reads 比对。第一步的 seed 搜索速度很快，可以过滤掉没有接头污染的 reads ，这种两步搜索的方法使得接头序列的查找效率很高。
在第二步的接头序列和测序 reads 全长比对统计比对分值时，罚分策略考虑了测序碱基的质量值Q，每一个比对上的碱基加分 0.6，每一个错配的碱基减分 Q/10，考虑碱基质量值可以降低低质量碱基（高测序错误率）错配对整个比对得分的影响。在这个规则下，一段 12bp 的接头序列完全比对到 reads 上得分为 7.2, 25bp 的接头序列完全比对到 reads 上得分为 15。因此在 ILLUMINACLIP 参数中 simple clip threshold 的值建议为 7-15 之间（即上图中 A/B 比对模式比对得分阈值）。
对于 palindromic 模式的比对（上图中 D 模式），可以比对上的序列长度会更长，为了保证识别接头序列的准确率，比对得分的阈值也更高，例如 reads的 R1 和 R2 中有 50bp 序列可以反向互补匹配，得分为 30。这种模式下，Trimmomatic 可以识别并去除 reads 中非常短的接头序列。
ILLUMINACLIP 参数说明 ：按照规定顺序，ILLUMINACLIP 的参数列表如下（各个参数之间以冒号分开）， PE 测序需要注意最后一个参数 。对于 SE 测序最后两个参数可以不设置。
fastaWithAdaptersEtc ：指定包含接头和引物序列（所有被视为污染的序列）的 fasta 文件路径，Trimmomatic 自带了一个包含 Illumina 平台接头和引物序列的 fasta 文件，可以直接用这个。
seedMismatches ：指定第一步 seed 搜索时允许的错配碱基个数，例如 2。
palindrome clip threshold ：指定针对 PE 的 palindrome clip 模式下，需要 R1 和 R2 之间至少多少比对分值（上图中 D 模式），才会进行接头切除，例如 30。
simple clip threshold ：指定切除接头序列的最低比对分值（上图 A/B 模式），通常 7-15 之间。
minAdapterLength ：只对 PE 测序的 palindrome clip 模式有效，指定 palindrome 模式下可以切除的接头序列最短长度，由于历史的原因，默认值是 8，但实际上 palindrome 模式可以切除短至 1bp 的接头污染，所以可以设置为 1 。
keepBothReads ：只对 PE 测序的 palindrome clip 模式有效，这个参数很重要，在上图中 D 模式下， R1 和 R2 在去除了接头序列之后剩余的部分是完全反向互补的，默认参数 false，意味着整条去除与 R1 完全反向互补的 R2，当做重复去除掉，但在有些情况下，例如需要用到 paired reads 的 bowtie2 流程，就要将这个参数改为 true，否则会损失一部分 paired reads。
看一个 PE150 数据的测试，就知道 keepBothReads 参数的重要性了：
滑窗剪切，统计滑窗口中所有碱基的平均质量值，如果低于设定的阈值，则切掉窗口。
SLIDINGWINDOW 参数如下：
widowSize :设置窗口大小
requiredQuality ：设置窗口碱基平均质量阈值
包含一个可以自动调整的过滤条件，在保留尽可能长的序列和保持序列中碱基测序错误率尽可能低之间进行平衡，以达到 trim 之后保留序列的价值最大化。
对于不同的应用场景，一条 reads 序列的价值由以下三个因素决定：
MAXINFO 有两个参数，第一个 target read length 控制上面的因素一，即允许的最短 read 长度。第二个参数 strictness 是控制因素二和因素三之间的平衡，即满足最短 read 长度的情况下，是保留尽可能多的碱基，还是保证尽可能低的测序错误率。
MAXINFO 过滤从 reads 3' 端开始进行剪切，在考虑上述三个因素的情况下统计所有可能的 trim 方式的到的 clean reads 的 INFO 分值（即所谓的 reads 价值），这三个因素分别以不同的方式影响最终的 reads INFO 分值：
针对一条 read 的任何可能的剪切方式都计算出 INFO 分值，最终的 reads 长度和切除的碱基由 INFO 最大值决定。实际上这三个影响因子作用的方式不同：
参数说明：
targetLength :使得 reads 可以 map 到参考序列上唯一位置的最短长度（likely）。
strictness ：一个介于 0 - 1 之间的小数，决定如何平衡 最大化 reads 长度 或者 最小化 reads 出现错误的概率，当参数设置小于 0.2 时倾向于最大化 reads 长度，当参数设置大于 0.8 时倾向于最小化 reads 中出现测序错误的概率。
从 reads 的起始端开始切除质量值低于设定的阈值的碱基，直到有一个碱基其质量值达到阈值。
quality :设定碱基质量值阈值，低于这个阈值将被切除。
从 reads 的末端开始切除质量值低于设定阈值的碱基，直到有一个碱基质量值达到阈值。Illumina 平台有些低质量的碱基质量值被标记为 2 ，所以设置为 3 可以过滤掉这部分低质量碱基。官方推荐使用 Sliding Window 或 MaxInfo 来代替 LEADING 和 TAILING 。
quality :设定碱基质量值阈值，低于这个阈值将被切除。
不管碱基质量，从 reads 的起始开始保留设定长度的碱基，其余全部切除。一刀切，把所有 reads 切成相同的长度。
length ：reads 从末端除之后保留下来的序列长度
不管碱基质量，从 reads 的起始开始直接切除部分碱基。
length ：从 reads 的起始开始切除的碱基数
设定一个最短 read 长度，当 reads 经过前面的过滤之后，如果保留下来的长度低于这个阈值，整条 reads 被丢弃。被丢弃的 reads 数会被统计在 Trimmomatic 日志的 dropped reads 中。
length ：可被保留的最短 read 长度
此选项可以将过滤之后的 Fastq 文件中质量值这一行转为 phred-33 格式。
此选项可以将过滤之后的 Fastq 文件中质量值这一行转为 phred-64 格式。
Trimmomatic 也可以自己制作包含接头和引物序列的 fasta 文件，格式可以参考软件自带的 adapters 文件夹中的格式。
adapters 文件夹中包含 illumina 测序 TruSeq2，TruSeq3 针对 SE 和 PE 的通用接头和引物序列。