现有的Illumina数据模拟软件有以下几种：

1. pIRS

piRS: Profile-based Illumina pair-end reads simulator. 是BGI开发出来的软件。使用C++和Perl编写，下载地址：ftp://ftp.genomics.org.cn/pub/pIRS/。pIRS同时提供了一个引入variants的工具，从而能模拟杂合基因组数据。

文献：Xuesong Hu,Jianying Yuan,Yujian Shi,Jianliang Lu,Binghang Liu,Zhenyu Li,Yanxiang Chen,Desheng Mu,Hao Zhang,Nan Li,Zhen Yue,Fan Bai,Heng Li,and Wei Fan。 pIRS: Profile-based Illumina pair-end reads simulator Bioinformatics (2012) 28 (11): 1533-1535
first published online April 15, 2012 doi:10.1093/bioinformatics/bts187

2. ART

ART能模拟Illumina, 454和SOLiD的这3中NGS数据，包括 single-end, paired-end和mate-pair三种类型的数据。ART是NIH开发出的软件。其官网网址为：http://www.niehs.nih.gov/research/resources/software/biostatistics/art/。现在ART支持Illumina MiSeq的数据模拟了。该软件更新较多较快。

Citation: Weichun Huang, Leping Li, Jason R Myers, and Gabor T Marth. ART: a next-generation sequencing read simulator, Bioinformatics (2012) 28 (4): 593-594

3. 其它软件

Wgsim from the Samtools package (Li et al., 2009)

MetaSim (Richter et al., 2008) for simulating metagenomic data

Mason (http://seqan.de/projects/mason.html) for both Illumina and 454 reads

SimSeq (https://github.com/jstjohn/SimSeq) for Illumina reads

FlowSim (Balzer et al., 2010) for 454 reads.

PBSIM: PacBio reads simulator–toward accurate genome assembly

给出的条件为：
参考序列文件： ref.fasta
Illumnina paired-end文件： reads1.fq, reads2.fq

1. 结合 Bowtie2，SAMtools 和 Picard的使用来计算insert size

1.1 将paired-end数据比对到参考序列上

$ bowtie2-build ref.fasta ref
$ bowtie2 --rg-id librarylength_insert --rg "PL:ILLUMINA" \
  --rg "SM:Strain" -x ref -p 8 \
  -1 reads1.fq -2 reads2.fq -S align.sam

1.2 将sam格式比对结果转换为bam格式并排序

使用samtools将sam文件转换成bam文件；使用picard将bam文件进行排序.

$ samtools view -bS align.sam > align.bam
$ jar Xmx2g -jar $picardHome/SortSam.jar \
  I=align.bam O=align.sort.bam SO=coordinate

1.3 计算insertsize

输入排序后的bam文件，使用picard生成insertsize的txt的结果文件和PDF格式的图形结果。

$ jar Xmx2g -jar $picardHome/CollectInsertSizeMetrics.jar \
  I=align.sort.bam R=ref.fasta  \
  O=insertsize.txt H=insertsize.pdf

2. 使用Qualimap来计算insertsize

2.1 Qualimap的介绍

Qualimap 用于NGS比对数据的质量控制。使用JAVA和R编写的程序，有GUI和command-line两种运行方式。

文献：Fernando García-Alcalde, Konstantin Okonechnikov, José Carbonell, Luis M. Cruz, Stefan Götz, Sonia Tarazona, Joaquín Dopazo, Thomas F. Meyer, and Ana Conesa “Qualimap: evaluating next-generation sequencing alignment data.” Bioinformatics 28, no. 20 (2012): 2678-2679.
doi: 10.1093/bioinformatics/bts503

2.2 Qualimap的安装

Qualimap的正常使用需要 JAVA runtime vesion 6 或以上版本； R 2.14 或以上版本；需要一些 R 包。该软件默认使用最高线程数运行，速度不错。

$ wget http://qualimap.bioinfo.cipf.es/release/qualimap_v0.7.1.zip
$ unzip qualimap_v0.7.1.zip
$ cd qualimap_v0.7.1
$ sudo su
$ /usr/local/bin/Rscript scripts/installDependencies.r
$ R
> source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
> biocLite("gplots","Repitools")

3. 注意事项

对于基因组的paired-end测序，将reads比对到参考基因组上；但是对于转录组测序的paired-end测序，则最好将reads比对到转录组序列上。而比对到基因组序列上reads数会偏少。