这套流程主要特点是消耗资源比较少，1G以内的基因组，内存不要低于128G，最好能搞到256G，但是再多对这套流程用不上，更大的基因组没有测试过。
测序数据为100x以上的PacBio+100X左右的illumia+Hi-C。
一、组装程contig：wtdbg2 三代基因组组装
PacBio数据不需要纠错，直接使用wtdbg2进行组装成contig
1，组装成contig：wtdbg2；
2，提取一致性序列：wtpoa-cns；
二、对组装的contig进行polish：
1，用三代数据进行polish，软件为Racon，进行2~3轮就好；Racon三代数据纠错2021-01-19
2，使用二代测序数据进行polish，软件为nextpolish，进行2轮；使用nextpolish对三代组装进行polish
注意：必须先三代再二代，缺一不可，顺序不可颠倒。
三、利用Hi-C数据构建将纠错后的contig组装为scaffold：3D-DNA 挂载染色体
1，利用juicer,获得非冗余的比对位点：juicer
2，利用3D-DNA，初步组装获得scaffold：run-asm-pipeline.sh
3，利用juicerbox进行手工纠错：juicerbox
4，纠错数据再次利用3D-DNA进行组装：run-asm-pipeline-post-review.sh
非常费时间。另外组装效果好不好非常看重juicerbox的结果，经验丰富手气好，组装的就好。
四、利用ALLHiC挂载成染色体：
1，创建Allele.ctg.table文件ALLHiC续: 如何构建Allele.ctg.table
2， 将scaffold连接成染色体使用ALLHiC基于HiC数据辅助基因组组装 基于3D-DNA，ALLHiC挂载二倍体基因组
所有给定的例子里面，除了第三步以外，所有的bwa mem都可以用bwa-mem2代替，速度可以加快很多。
