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Bandage 基因组组装可视化完整指南：从编译安装到批量出图的实用手册

【免费下载链接】Bandagea Bioinformatics Application for Navigating De novo Assembly Graphs Easily项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/Bandage

de novo 组装跑完，contig 之间的连接关系都藏在 FASTG、GFA 文件里，盯着纯文本根本看不出结构。Bandage 把基因组组装图直接画出来：节点可以拖拽、缩放、换布局，还能把一段查询序列映射进图里，看它落在哪个 contig 上。

只靠 contig 列表判断组装质量是盲的——重复区域、倒位、多出的质粒环，这些结构只有看到连接关系才能确认。下面按"装好 → 出第一张图 → 批量提速 → 排错 → 接入管线"的顺序走一遍。

一、把 Bandage 装到能跑：环境检查、依赖与编译一条线

先对系统配置

一条命令链装完

装工具链（按发行版选一行）：

sudo apt update && sudo apt install -y build-essential git libgl1-mesa-dev # Ubuntu/Debian sudo yum groupinstall -y "Development Tools" && sudo yum install -y git mesa-libGL-devel # CentOS/RHEL xcode-select --install # macOS

然后装 Qt 5.15（从 Qt 官网下载，勾选 Desktop gcc 64-bit 组件），把它的 bin 目录加进 PATH：

export PATH="$HOME/Qt/5.15.2/gcc_64/bin:$PATH"

✅ 终端里qmake -v能打印版本信息，说明 Qt 就位了。接着拉源码、编译：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/Bandage cd Bandage qmake "CONFIG+=release" Bandage.pro make -j$(nproc)

⏱️ 编译一般 5–15 分钟，取决于核数。✅ 结束后当前目录出现Bandage可执行文件，无编译错误即可。

服务器环境：静态编译

动态链接版依赖系统里的 Qt 库，服务器上没有就报一堆找不到库。静态编译把依赖打进去，产物可以在同类系统间直接搬：

./build_scripts/qt_static_build_ubuntu.sh # 先编译静态 Qt 库，约需 2–3 小时 qmake "CONFIG+=release static" Bandage.pro make -j$(nproc)

装到系统路径

sudo cp Bandage /usr/local/bin/ sudo cp -r images/ /usr/local/share/Bandage/

✅ 验证：在任意目录执行Bandage --version能看到版本号。

二、从原始数据到第一张组装图：加载、布局与序列定位

加载数据：支持 FASTG、GFA、LastGraph 三种格式

打开主窗口，File → Load 选一个组装图文件。第一次上手里，仓库自带的 测试数据 就是现成练习场：test.fastg、test_plasmids.gfa、test.LastGraph、Trinity 的 CSV+FASTA 组合都有。图加载后，节点（contig）可以自动标注 ID、长度或测序深度，边上则显示连接关系。

选布局：四种算法各管一类图

不同组装结构适合的布局不一样，选错算法图会糊成一团：

💡 大图第一次加载建议先选 Fast Layout 拿个快速概览，锁定关心的区域后再切 Quality Layout 精修，能省掉一半等待时间。

把查询序列映射进图里

这是 Bandage 最值钱的交互：上传查询序列（比如一个抗性基因），工具内部做 BLAST 搜索，命中区域在图上直接高亮。基因落在哪个 contig、是否横跨多个节点、是否挂在质粒上，看一眼就知道，不用再去文本里数坐标。

图上其他交互同样直接：拖动节点、改颜色、改标签、选中若干节点后导出它们的序列。看中了一块复杂区域，可以用Bandage reduce把选中部分提出来生成小图，单独放大分析——命令见下一节。

三、命令行批处理与大图提速：info、image、querypaths、reduce

图形界面之外，Bandage 带一组子命令，适合没有显示器的服务器和批量任务：

Bandage info assembly_graph.fastg Bandage image -i assembly_graph.fastg -o graph.png -w 3000 -h 2000 --layout spring Bandage querypaths -i assembly_graph.gfa -q queries.fasta -o results.csv Bandage reduce big.fastg subgraph.fastg

• info：输出节点数、边数、N50、死端比例、连通分量数、估算序列长度等统计，是快速体检一个组装的第一站
• image：无界面直接渲染 PNG/SVG/JPG，--width/--height定尺寸，适合批量出发表级图
• querypaths：把多个查询序列一次性映射进图，路径结果导出成表格和 FASTA
• reduce：把大图裁剪成子图，小图分析比整图快得多

⚠️ 命令行渲染复杂图形可能耗时耗内存，建议先在图形界面把布局、节点大小调顺，再转成批处理命令。

超过 100MB 的大图怎么开

启动前设两个环境变量压内存：

export QT_SCALE_FACTOR=0.8 export BANDAGE_MEM_LIMIT=8192

界面侧配合三个动作：用 Filter Nodes 隐藏低深度节点，用 Merge Small Nodes 减少节点总数，把 Node Size 调小到 5–10。整体流程建议：先Bandage info摸底 → 确定感兴趣区域 →Bandage reduce提取子图 → 对子图做精细分析。

四、按症状排查：Bandage 常见问题问答

问：执行 Bandage 没反应，连版本号都看不到。多数是 Qt 没装好或不在 PATH。先qmake -v确认；Qt 装过就重新跑qmake和make；没装就回到第一节的 Qt 安装步骤。

问：能看到版本信息，但图形界面不出现。说明没有图形环境。服务器上改用命令行模式（image、info、querypaths都不依赖显示），或配置 X11 转发；桌面环境则检查 OpenGL 支持和显卡驱动。

问：启动时报"找不到 Qt5Core"。动态库缺失，补装 Qt 运行时库：

sudo apt install libqt5core5a libqt5gui5 libqt5widgets5 # Ubuntu/Debian brew install qt5 # macOS

问：图形渲染异常、卡顿或闪屏。依次试：更新显卡驱动；Edit → Preferences → Graphics Quality 调到 Low；Settings → Appearance → Anti-aliasing 设为 None。

问：BLAST 定位功能不工作。系统里缺blastn。安装 BLAST+ 并确认它在 PATH 中：

sudo apt install ncbi-blast+ # Ubuntu/Debian sudo yum install blast # CentOS/RHEL which blastn

问：文件加载失败。查两件事：格式是否在支持列表（FASTG、GFA、LastGraph）；文件权限和所在目录是否可访问。

五、一条完整管线：SPAdes → QUAST → Bandage → Prokka

把上下游工具串成一条连续流程（宏基因组场景可把 SPAdes 换成 MEGAHIT）：

spades.py --isolate -1 reads_1.fq -2 reads_2.fq -o spades_assembly quast.py assembly.fasta -r reference.fasta makeblastdb -in genome.fasta -dbtype nucl blastn -db genome -query gene.fasta -outfmt 6 prokka --outdir annotation assembly.fasta

读段先由 SPAdes 组装出 contig 和连接图；QUAST 对照参考基因组给组装质量打分；然后把图丢进 Bandage——这一步是整条管线的"眼睛"，断裂点、重复区、意外的质粒环都在这里确认；结构确认之后，用 BLAST+ 把功能序列映射进图复核定位；最后 Prokka 完成注释，进入功能分析。顺序即：SPAdes 组装 → QUAST 评估 → Bandage 可视化 → Prokka 注释 → 功能分析。

六、学习路线与真实使用实例

新手：跑预编译版本，用tests/目录里的样例（test.LastGraph、test.fastg等）练习加载 FASTG、GFA、LastGraph 三种格式，掌握缩放、平移和节点选择这几个基本操作。

进阶：熟练用 BLAST 定位目标序列；用命令行做批量出图；按组装结构类型切换布局算法；导出可直接用于发表的图形。

专家：从源码编译定制版本改特定行为；写脚本把 info/reduce/querypaths 串成自动化分析流程；用子图提取和序列导出做深入分析；向社区提交 bug 报告和功能建议。

实例一，细菌完成图：某微生物实验室用 Bandage 查看肺炎克雷伯菌的组装结果，图形上发现一个此前被忽略的大型质粒结构；随后拿抗性基因做 BLAST 查询，确认基因位于该质粒上，为后续水平基因转移研究提供了关键证据。

实例二，宏基因组：一个环境微生物团队用 query paths 功能追踪污染物降解相关功能基因在土壤宏基因组组装中的分布，通过图形直观比较不同微生物基因组里该基因的拷贝情况，揭示了降解功能的菌群多样性。

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