Mercurial > repos > sanbi-uwc > qc

--- /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
+++ b/qc.py	Tue Mar 30 15:00:18 2021 +0000
@@ -0,0 +1,180 @@
+#!/usr/bin/env python3
+
+from Bio import SeqIO
+import csv
+import subprocess
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import shlex
+
+"""
+This script can incorporate as many QC checks as required
+as long as it outputs a csv file containing a final column
+headed with 'qc_pass' and rows for each sample indcating
+'TRUE' if the overall QC check has passed or 'FALSE' if not.
+"""
+
+def make_qc_plot(depth_pos, n_density, samplename, window=200):
+    depth_df = pd.DataFrame( { 'position' : [pos[1] for pos in depth_pos], 'depth' : [dep[2] for dep in depth_pos] } )
+    depth_df['depth_moving_average'] = depth_df.iloc[:,1].rolling(window=window).mean()
+
+    n_df = pd.DataFrame( { 'position' : [pos[0] for pos in n_density], 'n_density' : [dens[1] for dens in n_density] } )
+
+    fig, ax1 = plt.subplots()
+    ax2 = ax1.twinx()
+
+    ax1.set_xlabel('Position')
+
+    ax1.set_ylabel('Depth', color = 'g')
+    ax1.set_ylim(top=10**5, bottom=1)
+    ax1.set_yscale('log')
+    ax1.plot(depth_df['depth_moving_average'], color = 'g')
+
+    ax2.set_ylabel('N density', color = 'r')
+    ax2.plot(n_df['n_density'], color = 'r')
+    ax2.set_ylim(top=1)
+
+    plt.title(samplename)
+    plt.savefig(samplename + '.depth.png')
+
+def read_depth_file(bamfile):
+    p = subprocess.Popen(['samtools', 'depth', '-a', '-d', '0', bamfile],
+                       stdout=subprocess.PIPE)
+    out, err = p.communicate()
+    counter = 0
+
+    pos_depth = []
+    for ln in out.decode('utf-8').split("\n"):
+       if ln:
+          pos_depth.append(ln.split("\t"))
+
+    return pos_depth
+
+
+def get_covered_pos(pos_depth, min_depth):
+    counter = 0
+    for contig, pos,depth in pos_depth:
+        if int(depth) >= min_depth:
+            counter = counter + 1
+
+    return counter
+
+def get_N_positions(fasta):
+    n_pos =  [i for i, letter in enumerate(fasta.seq.lower()) if letter == 'n']
+
+    return n_pos
+
+def get_pct_N_bases(fasta):
+
+    count_N = len(get_N_positions(fasta))
+
+    pct_N_bases = count_N / len(fasta.seq) * 100
+
+    return pct_N_bases
+
+def get_largest_N_gap(fasta):
+    n_pos = get_N_positions(fasta)
+
+    n_pos = [0] + n_pos + [len(fasta.seq)]
+
+    n_gaps = [j-i for i, j in zip(n_pos[:-1], n_pos[1:])]
+
+    return sorted(n_gaps)[-1]
+
+def get_ref_length(ref):
+    record = SeqIO.read(ref, "fasta")
+    return len(record.seq)
+
+
+def sliding_window_N_density(sequence, window=10):
+
+    sliding_window_n_density = []
+    for i in range(0, len(sequence.seq), 1):
+        window_mid = i + ( window / 2)
+        window_seq = sequence.seq[i:i+window]
+        n_count = window_seq.lower().count('n')
+        n_density = n_count / window
+
+        sliding_window_n_density.append( [ window_mid, n_density ] )
+
+    return sliding_window_n_density
+
+def get_num_reads(bamfile):
+
+    st_filter = '0x900'
+    command = 'samtools view -c -F{} {}'.format(st_filter, bamfile)
+    what = shlex.split(command)
+
+    return subprocess.check_output(what).decode().strip()
+
+def go(args):
+    if args.illumina:
+        depth = 10
+    elif args.nanopore:
+        depth = 20
+
+    ## Depth calcs
+    ref_length = get_ref_length(args.ref)
+    depth_pos = read_depth_file(args.bam)
+
+    depth_covered_bases = get_covered_pos(depth_pos, depth)
+
+    pct_covered_bases = depth_covered_bases / ref_length * 100
+
+    ## Number of aligned reads calculaton
+    num_reads = get_num_reads(args.bam)
+
+    # Unknown base calcs
+    fasta = SeqIO.read(args.fasta, "fasta")
+
+    pct_N_bases   = 0
+    largest_N_gap = 0
+    qc_pass       = "FALSE"
+
+    if len(fasta.seq) != 0:
+
+        pct_N_bases = get_pct_N_bases(fasta)
+        largest_N_gap = get_largest_N_gap(fasta)
+
+    	# QC PASS / FAIL
+        if largest_N_gap >= 10000 or pct_N_bases < 50.0:
+                qc_pass = "TRUE"
+
+
+    qc_line = { 'sample_name' : args.sample,
+                'pct_N_bases' : "{:.2f}".format(pct_N_bases),
+          'pct_covered_bases' : "{:.2f}".format(pct_covered_bases),
+           'longest_no_N_run' : largest_N_gap,
+          'num_aligned_reads' : num_reads,
+                       'fasta': args.fasta,
+                        'bam' : args.bam,
+                    'qc_pass' : qc_pass}
+
+
+    with open(args.outfile, 'w') as csvfile:
+        header = qc_line.keys()
+        writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=header)
+        writer.writeheader()
+        writer.writerow(qc_line)
+
+    N_density = sliding_window_N_density(fasta)
+    make_qc_plot(depth_pos, N_density, args.sample)
+
+def main():
+    import argparse
+
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+    group = parser.add_mutually_exclusive_group(required=True)
+    group.add_argument('--nanopore', action='store_true')
+    group.add_argument('--illumina', action='store_true')
+    parser.add_argument('--outfile', required=True)
+    parser.add_argument('--sample', required=True)
+    parser.add_argument('--ref', required=True)
+    parser.add_argument('--bam', required=True)
+    parser.add_argument('--fasta', required=True)
+
+    args = parser.parse_args()
+    go(args)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
+++ b/qc.xml	Tue Mar 30 15:00:18 2021 +0000
@@ -0,0 +1,71 @@
+<tool id="qc_cog_uk" name="Quality Control (COG-UK QC)" version="0.1.0" python_template_version="3.5">
+    <requirements>
+        <requirement type="package" version="1.11">samtools</requirement>
+        <requirement type="package" version="1.78">biopython</requirement>
+        <requirement type="package" version="1.2.3">pandas</requirement>
+        <requirement type="package" version="3.3.4">matplotlib</requirement>
+    </requirements>
+    <command detect_errors="exit_code" interpreter="python"><![CDATA[
+        qc.py '$qc_type_conditional.qc_type' --outfile '$output1' --sample '$input_sample' --ref '$input_ref' --bam '$input_bam' --fasta '$input_cons_fasta'
+    ]]></command>
+    <inputs>
+        <conditional name="input_type_conditional">
+            <param name="input_type" type="select" label="Input Type">
+                <option value="single" selected="true">Single Dataset</option>
+                <option value="paired_collection">Paired Collection</option>
+            </param>
+            <when value="single">
+                 <param name="input_sample" type="data" format="fastqsanger" label="Select fastq dataset" help="Specify dataset with single reads"/>
+            </when>
+            <when value="paired_collection">
+                 <param name="input_sample" format="fastqsanger" type="data_collection" collection_type="paired" label="Select dataset pair" help="Specify paired dataset collection containing paired reads"/>
+            </when>
+        </conditional>
+        <conditional name="qc_type_conditional">
+            <param name="qc_type" type="select" label="Input Type">
+                <option value="--illumina" selected="true">Illumina</option>
+                <option value="--nanopore">Nanopore</option>
+            </param>
+        </conditional>
+        <param type="data" name="input_ref" format="fasta" label="Reference File"/>
+        <param type="data" name="input_bam" format="bam" label="Aligned (and trimmed) BAM "/>
+        <param type="data" name="input_cons_fasta" format="fasta" label="Computed FASTA consensus"/>
+    </inputs>
+    <outputs>
+        <data name="output1" format="qc.csv" />
+    </outputs>
+    <tests>
+        <test>
+            <param name="input_sample" value="test_sample.fastq.gz"/>
+            <param name="input_ref" value="ref.fasta"/>
+            <param name="input_bam" value="sample.bam"/>
+            <param name="input_cons_fasta" value="sample.fasta"/>
+            <output name="output1" file="out.qc.csv"/>
+        </test>
+    </tests>
+    <help><![CDATA[
+usage: qc.py [-h] (--nanopore | --illumina) --outfile OUTFILE --sample SAMPLE
+        --ref REF --bam BAM --fasta FASTA
+optional arguments:
+-h, --help         show this help message and exit
+--nanopore
+--illumina
+--outfile OUTFILE
+--sample SAMPLE
+--ref REF
+--bam BAM
+--fasta FASTA
+
+        ]]></help>
+    <citations>
+        <citation type="bibtex">
+@misc{githubncov2019-artic-nf,
+  author = {LastTODO, FirstTODO},
+  year = {TODO},
+  title = {ncov2019-artic-nf},
+  publisher = {GitHub},
+  journal = {GitHub repository},
+  url = {https://github.com/connor-lab/ncov2019-artic-nf},
+}</citation>
+    </citations>
+</tool>
\ No newline at end of file
--- /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
+++ b/test-data/ref.fasta	Tue Mar 30 15:00:18 2021 +0000
@@ -0,0 +1,430 @@
+>MN908947.3 Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 isolate Wuhan-Hu-1, complete genome
+ATTAAAGGTTTATACCTTCCCAGGTAACAAACCAACCAACTTTCGATCTCTTGTAGATCTGTTCTCTAAA
+CGAACTTTAAAATCTGTGTGGCTGTCACTCGGCTGCATGCTTAGTGCACTCACGCAGTATAATTAATAAC
+TAATTACTGTCGTTGACAGGACACGAGTAACTCGTCTATCTTCTGCAGGCTGCTTACGGTTTCGTCCGTG
+TTGCAGCCGATCATCAGCACATCTAGGTTTCGTCCGGGTGTGACCGAAAGGTAAGATGGAGAGCCTTGTC
+CCTGGTTTCAACGAGAAAACACACGTCCAACTCAGTTTGCCTGTTTTACAGGTTCGCGACGTGCTCGTAC
+GTGGCTTTGGAGACTCCGTGGAGGAGGTCTTATCAGAGGCACGTCAACATCTTAAAGATGGCACTTGTGG
+CTTAGTAGAAGTTGAAAAAGGCGTTTTGCCTCAACTTGAACAGCCCTATGTGTTCATCAAACGTTCGGAT
+GCTCGAACTGCACCTCATGGTCATGTTATGGTTGAGCTGGTAGCAGAACTCGAAGGCATTCAGTACGGTC
+GTAGTGGTGAGACACTTGGTGTCCTTGTCCCTCATGTGGGCGAAATACCAGTGGCTTACCGCAAGGTTCT
+TCTTCGTAAGAACGGTAATAAAGGAGCTGGTGGCCATAGTTACGGCGCCGATCTAAAGTCATTTGACTTA
+GGCGACGAGCTTGGCACTGATCCTTATGAAGATTTTCAAGAAAACTGGAACACTAAACATAGCAGTGGTG
+TTACCCGTGAACTCATGCGTGAGCTTAACGGAGGGGCATACACTCGCTATGTCGATAACAACTTCTGTGG
+CCCTGATGGCTACCCTCTTGAGTGCATTAAAGACCTTCTAGCACGTGCTGGTAAAGCTTCATGCACTTTG
+TCCGAACAACTGGACTTTATTGACACTAAGAGGGGTGTATACTGCTGCCGTGAACATGAGCATGAAATTG
+CTTGGTACACGGAACGTTCTGAAAAGAGCTATGAATTGCAGACACCTTTTGAAATTAAATTGGCAAAGAA
+ATTTGACACCTTCAATGGGGAATGTCCAAATTTTGTATTTCCCTTAAATTCCATAATCAAGACTATTCAA
+CCAAGGGTTGAAAAGAAAAAGCTTGATGGCTTTATGGGTAGAATTCGATCTGTCTATCCAGTTGCGTCAC
+CAAATGAATGCAACCAAATGTGCCTTTCAACTCTCATGAAGTGTGATCATTGTGGTGAAACTTCATGGCA
+GACGGGCGATTTTGTTAAAGCCACTTGCGAATTTTGTGGCACTGAGAATTTGACTAAAGAAGGTGCCACT
+ACTTGTGGTTACTTACCCCAAAATGCTGTTGTTAAAATTTATTGTCCAGCATGTCACAATTCAGAAGTAG
+GACCTGAGCATAGTCTTGCCGAATACCATAATGAATCTGGCTTGAAAACCATTCTTCGTAAGGGTGGTCG
+CACTATTGCCTTTGGAGGCTGTGTGTTCTCTTATGTTGGTTGCCATAACAAGTGTGCCTATTGGGTTCCA
+CGTGCTAGCGCTAACATAGGTTGTAACCATACAGGTGTTGTTGGAGAAGGTTCCGAAGGTCTTAATGACA
+ACCTTCTTGAAATACTCCAAAAAGAGAAAGTCAACATCAATATTGTTGGTGACTTTAAACTTAATGAAGA
+GATCGCCATTATTTTGGCATCTTTTTCTGCTTCCACAAGTGCTTTTGTGGAAACTGTGAAAGGTTTGGAT
+TATAAAGCATTCAAACAAATTGTTGAATCCTGTGGTAATTTTAAAGTTACAAAAGGAAAAGCTAAAAAAG
+GTGCCTGGAATATTGGTGAACAGAAATCAATACTGAGTCCTCTTTATGCATTTGCATCAGAGGCTGCTCG
+TGTTGTACGATCAATTTTCTCCCGCACTCTTGAAACTGCTCAAAATTCTGTGCGTGTTTTACAGAAGGCC
+GCTATAACAATACTAGATGGAATTTCACAGTATTCACTGAGACTCATTGATGCTATGATGTTCACATCTG
+ATTTGGCTACTAACAATCTAGTTGTAATGGCCTACATTACAGGTGGTGTTGTTCAGTTGACTTCGCAGTG
+GCTAACTAACATCTTTGGCACTGTTTATGAAAAACTCAAACCCGTCCTTGATTGGCTTGAAGAGAAGTTT
+AAGGAAGGTGTAGAGTTTCTTAGAGACGGTTGGGAAATTGTTAAATTTATCTCAACCTGTGCTTGTGAAA
+TTGTCGGTGGACAAATTGTCACCTGTGCAAAGGAAATTAAGGAGAGTGTTCAGACATTCTTTAAGCTTGT
+AAATAAATTTTTGGCTTTGTGTGCTGACTCTATCATTATTGGTGGAGCTAAACTTAAAGCCTTGAATTTA
+GGTGAAACATTTGTCACGCACTCAAAGGGATTGTACAGAAAGTGTGTTAAATCCAGAGAAGAAACTGGCC
+TACTCATGCCTCTAAAAGCCCCAAAAGAAATTATCTTCTTAGAGGGAGAAACACTTCCCACAGAAGTGTT
+AACAGAGGAAGTTGTCTTGAAAACTGGTGATTTACAACCATTAGAACAACCTACTAGTGAAGCTGTTGAA
+GCTCCATTGGTTGGTACACCAGTTTGTATTAACGGGCTTATGTTGCTCGAAATCAAAGACACAGAAAAGT
+ACTGTGCCCTTGCACCTAATATGATGGTAACAAACAATACCTTCACACTCAAAGGCGGTGCACCAACAAA
+GGTTACTTTTGGTGATGACACTGTGATAGAAGTGCAAGGTTACAAGAGTGTGAATATCACTTTTGAACTT
+GATGAAAGGATTGATAAAGTACTTAATGAGAAGTGCTCTGCCTATACAGTTGAACTCGGTACAGAAGTAA
+ATGAGTTCGCCTGTGTTGTGGCAGATGCTGTCATAAAAACTTTGCAACCAGTATCTGAATTACTTACACC
+ACTGGGCATTGATTTAGATGAGTGGAGTATGGCTACATACTACTTATTTGATGAGTCTGGTGAGTTTAAA
+TTGGCTTCACATATGTATTGTTCTTTCTACCCTCCAGATGAGGATGAAGAAGAAGGTGATTGTGAAGAAG
+AAGAGTTTGAGCCATCAACTCAATATGAGTATGGTACTGAAGATGATTACCAAGGTAAACCTTTGGAATT
+TGGTGCCACTTCTGCTGCTCTTCAACCTGAAGAAGAGCAAGAAGAAGATTGGTTAGATGATGATAGTCAA
+CAAACTGTTGGTCAACAAGACGGCAGTGAGGACAATCAGACAACTACTATTCAAACAATTGTTGAGGTTC
+AACCTCAATTAGAGATGGAACTTACACCAGTTGTTCAGACTATTGAAGTGAATAGTTTTAGTGGTTATTT
+AAAACTTACTGACAATGTATACATTAAAAATGCAGACATTGTGGAAGAAGCTAAAAAGGTAAAACCAACA
+GTGGTTGTTAATGCAGCCAATGTTTACCTTAAACATGGAGGAGGTGTTGCAGGAGCCTTAAATAAGGCTA
+CTAACAATGCCATGCAAGTTGAATCTGATGATTACATAGCTACTAATGGACCACTTAAAGTGGGTGGTAG
+TTGTGTTTTAAGCGGACACAATCTTGCTAAACACTGTCTTCATGTTGTCGGCCCAAATGTTAACAAAGGT
+GAAGACATTCAACTTCTTAAGAGTGCTTATGAAAATTTTAATCAGCACGAAGTTCTACTTGCACCATTAT
+TATCAGCTGGTATTTTTGGTGCTGACCCTATACATTCTTTAAGAGTTTGTGTAGATACTGTTCGCACAAA
+TGTCTACTTAGCTGTCTTTGATAAAAATCTCTATGACAAACTTGTTTCAAGCTTTTTGGAAATGAAGAGT
+GAAAAGCAAGTTGAACAAAAGATCGCTGAGATTCCTAAAGAGGAAGTTAAGCCATTTATAACTGAAAGTA
+AACCTTCAGTTGAACAGAGAAAACAAGATGATAAGAAAATCAAAGCTTGTGTTGAAGAAGTTACAACAAC
+TCTGGAAGAAACTAAGTTCCTCACAGAAAACTTGTTACTTTATATTGACATTAATGGCAATCTTCATCCA
+GATTCTGCCACTCTTGTTAGTGACATTGACATCACTTTCTTAAAGAAAGATGCTCCATATATAGTGGGTG
+ATGTTGTTCAAGAGGGTGTTTTAACTGCTGTGGTTATACCTACTAAAAAGGCTGGTGGCACTACTGAAAT
+GCTAGCGAAAGCTTTGAGAAAAGTGCCAACAGACAATTATATAACCACTTACCCGGGTCAGGGTTTAAAT
+GGTTACACTGTAGAGGAGGCAAAGACAGTGCTTAAAAAGTGTAAAAGTGCCTTTTACATTCTACCATCTA
+TTATCTCTAATGAGAAGCAAGAAATTCTTGGAACTGTTTCTTGGAATTTGCGAGAAATGCTTGCACATGC
+AGAAGAAACACGCAAATTAATGCCTGTCTGTGTGGAAACTAAAGCCATAGTTTCAACTATACAGCGTAAA
+TATAAGGGTATTAAAATACAAGAGGGTGTGGTTGATTATGGTGCTAGATTTTACTTTTACACCAGTAAAA
+CAACTGTAGCGTCACTTATCAACACACTTAACGATCTAAATGAAACTCTTGTTACAATGCCACTTGGCTA
+TGTAACACATGGCTTAAATTTGGAAGAAGCTGCTCGGTATATGAGATCTCTCAAAGTGCCAGCTACAGTT
+TCTGTTTCTTCACCTGATGCTGTTACAGCGTATAATGGTTATCTTACTTCTTCTTCTAAAACACCTGAAG
+AACATTTTATTGAAACCATCTCACTTGCTGGTTCCTATAAAGATTGGTCCTATTCTGGACAATCTACACA
+ACTAGGTATAGAATTTCTTAAGAGAGGTGATAAAAGTGTATATTACACTAGTAATCCTACCACATTCCAC
+CTAGATGGTGAAGTTATCACCTTTGACAATCTTAAGACACTTCTTTCTTTGAGAGAAGTGAGGACTATTA
+AGGTGTTTACAACAGTAGACAACATTAACCTCCACACGCAAGTTGTGGACATGTCAATGACATATGGACA
+ACAGTTTGGTCCAACTTATTTGGATGGAGCTGATGTTACTAAAATAAAACCTCATAATTCACATGAAGGT
+AAAACATTTTATGTTTTACCTAATGATGACACTCTACGTGTTGAGGCTTTTGAGTACTACCACACAACTG
+ATCCTAGTTTTCTGGGTAGGTACATGTCAGCATTAAATCACACTAAAAAGTGGAAATACCCACAAGTTAA
+TGGTTTAACTTCTATTAAATGGGCAGATAACAACTGTTATCTTGCCACTGCATTGTTAACACTCCAACAA
+ATAGAGTTGAAGTTTAATCCACCTGCTCTACAAGATGCTTATTACAGAGCAAGGGCTGGTGAAGCTGCTA
+ACTTTTGTGCACTTATCTTAGCCTACTGTAATAAGACAGTAGGTGAGTTAGGTGATGTTAGAGAAACAAT
+GAGTTACTTGTTTCAACATGCCAATTTAGATTCTTGCAAAAGAGTCTTGAACGTGGTGTGTAAAACTTGT
+GGACAACAGCAGACAACCCTTAAGGGTGTAGAAGCTGTTATGTACATGGGCACACTTTCTTATGAACAAT
+TTAAGAAAGGTGTTCAGATACCTTGTACGTGTGGTAAACAAGCTACAAAATATCTAGTACAACAGGAGTC
+ACCTTTTGTTATGATGTCAGCACCACCTGCTCAGTATGAACTTAAGCATGGTACATTTACTTGTGCTAGT
+GAGTACACTGGTAATTACCAGTGTGGTCACTATAAACATATAACTTCTAAAGAAACTTTGTATTGCATAG
+ACGGTGCTTTACTTACAAAGTCCTCAGAATACAAAGGTCCTATTACGGATGTTTTCTACAAAGAAAACAG
+TTACACAACAACCATAAAACCAGTTACTTATAAATTGGATGGTGTTGTTTGTACAGAAATTGACCCTAAG
+TTGGACAATTATTATAAGAAAGACAATTCTTATTTCACAGAGCAACCAATTGATCTTGTACCAAACCAAC
+CATATCCAAACGCAAGCTTCGATAATTTTAAGTTTGTATGTGATAATATCAAATTTGCTGATGATTTAAA
+CCAGTTAACTGGTTATAAGAAACCTGCTTCAAGAGAGCTTAAAGTTACATTTTTCCCTGACTTAAATGGT
+GATGTGGTGGCTATTGATTATAAACACTACACACCCTCTTTTAAGAAAGGAGCTAAATTGTTACATAAAC
+CTATTGTTTGGCATGTTAACAATGCAACTAATAAAGCCACGTATAAACCAAATACCTGGTGTATACGTTG
+TCTTTGGAGCACAAAACCAGTTGAAACATCAAATTCGTTTGATGTACTGAAGTCAGAGGACGCGCAGGGA
+ATGGATAATCTTGCCTGCGAAGATCTAAAACCAGTCTCTGAAGAAGTAGTGGAAAATCCTACCATACAGA
+AAGACGTTCTTGAGTGTAATGTGAAAACTACCGAAGTTGTAGGAGACATTATACTTAAACCAGCAAATAA
+TAGTTTAAAAATTACAGAAGAGGTTGGCCACACAGATCTAATGGCTGCTTATGTAGACAATTCTAGTCTT
+ACTATTAAGAAACCTAATGAATTATCTAGAGTATTAGGTTTGAAAACCCTTGCTACTCATGGTTTAGCTG
+CTGTTAATAGTGTCCCTTGGGATACTATAGCTAATTATGCTAAGCCTTTTCTTAACAAAGTTGTTAGTAC
+AACTACTAACATAGTTACACGGTGTTTAAACCGTGTTTGTACTAATTATATGCCTTATTTCTTTACTTTA
+TTGCTACAATTGTGTACTTTTACTAGAAGTACAAATTCTAGAATTAAAGCATCTATGCCGACTACTATAG
+CAAAGAATACTGTTAAGAGTGTCGGTAAATTTTGTCTAGAGGCTTCATTTAATTATTTGAAGTCACCTAA
+TTTTTCTAAACTGATAAATATTATAATTTGGTTTTTACTATTAAGTGTTTGCCTAGGTTCTTTAATCTAC
+TCAACCGCTGCTTTAGGTGTTTTAATGTCTAATTTAGGCATGCCTTCTTACTGTACTGGTTACAGAGAAG
+GCTATTTGAACTCTACTAATGTCACTATTGCAACCTACTGTACTGGTTCTATACCTTGTAGTGTTTGTCT
+TAGTGGTTTAGATTCTTTAGACACCTATCCTTCTTTAGAAACTATACAAATTACCATTTCATCTTTTAAA
+TGGGATTTAACTGCTTTTGGCTTAGTTGCAGAGTGGTTTTTGGCATATATTCTTTTCACTAGGTTTTTCT
+ATGTACTTGGATTGGCTGCAATCATGCAATTGTTTTTCAGCTATTTTGCAGTACATTTTATTAGTAATTC
+TTGGCTTATGTGGTTAATAATTAATCTTGTACAAATGGCCCCGATTTCAGCTATGGTTAGAATGTACATC
+TTCTTTGCATCATTTTATTATGTATGGAAAAGTTATGTGCATGTTGTAGACGGTTGTAATTCATCAACTT
+GTATGATGTGTTACAAACGTAATAGAGCAACAAGAGTCGAATGTACAACTATTGTTAATGGTGTTAGAAG
+GTCCTTTTATGTCTATGCTAATGGAGGTAAAGGCTTTTGCAAACTACACAATTGGAATTGTGTTAATTGT
+GATACATTCTGTGCTGGTAGTACATTTATTAGTGATGAAGTTGCGAGAGACTTGTCACTACAGTTTAAAA
+GACCAATAAATCCTACTGACCAGTCTTCTTACATCGTTGATAGTGTTACAGTGAAGAATGGTTCCATCCA
+TCTTTACTTTGATAAAGCTGGTCAAAAGACTTATGAAAGACATTCTCTCTCTCATTTTGTTAACTTAGAC
+AACCTGAGAGCTAATAACACTAAAGGTTCATTGCCTATTAATGTTATAGTTTTTGATGGTAAATCAAAAT
+GTGAAGAATCATCTGCAAAATCAGCGTCTGTTTACTACAGTCAGCTTATGTGTCAACCTATACTGTTACT
+AGATCAGGCATTAGTGTCTGATGTTGGTGATAGTGCGGAAGTTGCAGTTAAAATGTTTGATGCTTACGTT
+AATACGTTTTCATCAACTTTTAACGTACCAATGGAAAAACTCAAAACACTAGTTGCAACTGCAGAAGCTG
+AACTTGCAAAGAATGTGTCCTTAGACAATGTCTTATCTACTTTTATTTCAGCAGCTCGGCAAGGGTTTGT
+TGATTCAGATGTAGAAACTAAAGATGTTGTTGAATGTCTTAAATTGTCACATCAATCTGACATAGAAGTT
+ACTGGCGATAGTTGTAATAACTATATGCTCACCTATAACAAAGTTGAAAACATGACACCCCGTGACCTTG
+GTGCTTGTATTGACTGTAGTGCGCGTCATATTAATGCGCAGGTAGCAAAAAGTCACAACATTGCTTTGAT
+ATGGAACGTTAAAGATTTCATGTCATTGTCTGAACAACTACGAAAACAAATACGTAGTGCTGCTAAAAAG
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