Haplotype assembly or read-based phasing is the problem of reconstructing both haplotypes of a diploid genome from next-generation sequencing data. This problem is formalized as the Minimum Error Correction (MEC) problem and can be solved using algorithms such as WhatsHap. The runtime of WhatsHap is exponential in the maximum coverage, which is hence controlled in a pre-processing step that selects reads to be used for phasing. Here, we report on a heuristic algorithm designed to choose beneficial reads for phasing, in particular to increase the connectivity of the phased blocks and the number of correctly phased variants compared to the random selection previously employed in by WhatsHap. The algorithm we describe has been integrated into the WhatsHap software, which is available under MIT licence from https://bitbucket.org/whatshap/whatshap.

Read-based phasing allows to reconstruct the haplotype structure of a sample purely from sequencing reads. While phasing is a required step for answering questions about population genetics, compound heterozygosity, and to aid in clinical decision making, there has been a lack of an accurate, usable and standards-based software. WhatsHap is a production-ready tool for highly accurate read-based phasing. It was designed from the beginning to leverage third-generation sequencing technologies, whose long reads can span many variants and are therefore ideal for phasing. WhatsHap works also well with second-generation data, is easy to use and will phase not only SNVs, but also indels and other variants. It is unique in its ability to combine read-based with genetic phasing, allowing to further improve accuracy if multiple related samples are provided.