Apollo界面介绍
Apollo的界面（下图）分为两个部分，分别是基因组编辑工作区(Genomic Editing Workspace)和信息和管理面板(Information and Administration Panel)
基因组编辑区分为三个部分:
- 导航区(Navigation Area): 有放大缩小和移动的图标，用于在染色体不同区域移动
- 编辑区(Editing Area): 浅黄色背景的轨道(track), 用于编辑信息的注释信息
- 证据区(Evidence Area): 包括高通量数据的比对结果和一些GFF注释信息
信息和管理面板分为8个子面板，其中Annotations, Tracks, Ref Sequence, Search, Organism是负责数据导入导出的面板，而Users, Groups, Admin则是负责用户信息管理。
Apollo操作
Apollo的核心操作主要有三类，数据导入、注释编辑和数据导出。数据导入操作是用户通过Organism和Tracks将待编辑的物种信息和证据信息上传到服务器端或者是直接在服务器端进行生成，注释编辑是用户根据已有的证据生成新的注释信息，最终新的注释信息可以通过
导入数据
导入数据分为两种，一种是网页上传，另一种是服务器端处理
网页端
添加FASTA: 选择Organism, 然后下面的界面中选择Upload New Organism
选择本地文件进行上传
增加证据信息: 选择Tracks, 并点击New Track
之后选择上传类型为GFF3
直接上传GFF3只适合于GFF文件不大的情况，如果文件较大，那么强烈建议对GFF3进行索引，然后以GFF3 Tabix格式进行上传，提高检索效率
INPUT=in.gff
OUTPUT=out.gff.gz
(grep ^"#" $INPUT; grep -v ^"#" $INPUT | sort -k1,1 -k4,4n) | bgzip > $OUTPUT
tabix -p gff $OUTPUT1
此外还可以上传BAM, BigWig和VCF这三种格式文件。但是
命令行
如果数据存放的位置和Apollo服务端位于同一台服务器是行，那么我们可以直接在服务器上进行操作，速度会比上传快。
FASTA文件还是建议直接使用网页端进行上传，这个操作会在Apollo的数据目录下生成对应的文件夹，例如/opt/temp/temporary/apollo_data/test，后续的命令都会以该文件夹路径作为输出路径。
使用flatfile-to-json.pl导入GFF3文件
bin/flatfile-to-json.pl --gff test.gff --type mRNA \
--trackLabel test --out /opt/temp/temporary/apollo_data/test
如果是MAKER的输出结果, 那么可以直接使用bin/maker2jbrowse进行导入
导入GFF3文件之后，还可以构建可搜索的索引
bin/generate-names.pl --verbose --out /opt/temp/temporary/apollo_data/test
可视化BAM文件并不是一个很好的选择，一方面，文件可能会很大，另一方面某些区域会因表达量过高而无法展示，因此我们主要讲解如何使用add-bw-track.pl导入BigWig文件的操作
mkdir /opt/temp/temporary/apollo_data/test/bw
cp test.bw /opt/temp/temporary/apollo_data/test/bw
bin/add-bw-track.pl --bw_url bam/test.bw --plot \
--label test_bw --key "test BigWig" \
-i /opt/temp/temporary/apollo_data/test/trackList.json
可以写一个脚本批量添加BigWig信息
#/usr/bin/bash
ADD=/opt/biosoft/Apollo-2.5.0/bin/add-bw-track.pl
ls bw/*.bw | while read id;
do
fn=$(basename $id)
prefix=${fn%%.bw}
$ADD \
--label $prefix --bw_url $id \
--key "$prefix BigWig" \
--plot \
-i trackList.json
done
add-bam-track.pl使用方法也差不多，新建一个BAM文件夹，拷贝数据，最后更新trackList.json文件。
参考资料: https://genomearchitect.readthedocs.io/en/latest/Data_loading.html
Citing Apollo: Dunn, N. A. et al. Apollo: Democratizing genome annotation. PLoS Comput. Biol. 15, e1006790 (2019)