Abstract Motivation Long Read Sequencing (LRS) technologies are becoming essential to complement Short Read Sequencing (SRS) technologies for routine whole genome sequencing. LRS platforms produce DNA fragment reads, from 10 3 to 10 6 bases, allowing the resolution of numerous uncertainties left by SRS reads for genome reconstruction and analysis. In particular, LRS characterizes long and complex structural variants undetected by SRS due to short read length. Furthermore, assemblies produced with LRS reads are considerably more contiguous than with SRS while spanning previously inaccessible telomeric and centromeric regions. However, a major challenge to LRS reads adoption is their much higher error rate than SRS of up to 15%, introducing obstacles in downstream analysis pipelines. Results We present Ratatosk, a new error correction method for erroneous long reads based on a compacted and colored de Bruijn graph built from accurate short reads. Short and long reads color paths in the graph while vertices are annotated with candidate Single Nucleotide Polymorphisms. Long reads are subsequently anchored to the graph using exact and inexact fc-mer matches to find paths corresponding to corrected sequences. We demonstrate that Ratatosk can reduce the raw error rate of Oxford Nanopore reads 6-fold on average with a median error rate as low as 0.28%. Ratatosk corrected data maintain nearly 99% accurate SNP calls and increase indel call accuracy by up to about 40% compared to the raw data. An assembly of the Ashkenazi individual HG002 created from Ratatosk corrected Oxford Nanopore reads yields a contig N50 of 43.22 Mbp and less misassemblies than an assembly created from PacBio HiFi reads. Availability https://github.com/DecodeGenetics/Ratatosk Contact guillaume.holley@decode.is

Long-read sequencing (LRS) promises to improve characterization of structural variants (SVs), a major source of genetic diversity. We generated LRS data on 1,817 Icelanders using Oxford Nanopore Technologies, and identified a median of 23,111 autosomal structural variants per individual (a median of 11,506 insertions and 11,576 deletions), spanning cumulatively a median of 9.9 Mb. We found that rare SVs are larger in size than common ones and are more likely to impact protein function. We discovered an association with a rare deletion of the first exon of PCSK9 . Carriers of this deletion have 0.93 mmol/L (1.36 sd) lower LDL cholesterol levels than the population average (p-value = 2.4·10−22). We show that SVs can be accurately characterized at population scale using long read sequence data in a genomewide non-targeted fashion and how these variants impact disease.