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J-GLOBAL ID：201602206849232309   整理番号：16A0100070

MBBC:クラスタリングに基づいたメタゲノムビニングのための効率的なアプローチ

MBBC: an efficient approach for metagenomic binning based on clustering

著者 (3件)： WANG Ying (Univ. Central Florida) ,  HU Haiyan (Univ. Central Florida) ,  LI Xiaoman (Univ. Central Florida)
資料名： BMC Bioinformatics (Web)  (BMC Bioinformatics (Web))
巻： 16  号： Feb  ページ： 16:36 (WEB ONLY)  発行年： 2015年02月 
JST資料番号： U7025A  ISSN： 1471-2105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： [背景]ビニング環境ショットガンリードは,メタゲノム研究において最も基礎的なタスクの1つであり,それにおいて異なる種あるいは操作的分類単位(OTU)からの混合リードは,異なるグループに分離される。数十のビニング法が利用できる一方で,改善の余地がいまだある。[結果]推測されたOTUのリードおよびMarkov性におけるk-mer頻度を考慮することによって,クラスター環境ショットガンリードに対する,MBBC(クラスタリングに基づくメタゲノムビニング)と呼ばれる新規分類学非依存的アプローチを開発した。12個のシミュレートされたデータセット上で試されたとき,MBBCはリード内にエラーがあるかどうかと関係なく,種数,ゲノムサイズ,および各種の相対量を確実に評価した。複数実験データセット上で試されたとき,MBBCは,種数,ゲノムサイズ,および正確にアサインされたリードの割合に関して,他のメトリクスの中で2つの最新式の分類学非依存的方法よりも優れていた。[結論]クラスタリングに基いてメタゲノムリードをビニングするための新規方法を開発した。本方法が,単純なデータセットにおいて,種数,ゲノムサイズ,相対種量,およびk-merを確実に予測することを証明する。本方法はリードビニングにおいても高い精度を示す。MBBCソフトウェアは,http://eecs.ucf.edu/~xiaoman/MBBC/MBBC.htmlにて自由に利用できる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  *遺伝学 ,  セグメンテーション ,  Markov過程 ,  最適化手法 ,  情報処理
準シソーラス用語： クラスタリング ,  *メタゲノム解析 ,  遺伝子情報処理 ,  期待値最大化アルゴリズム

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (1件)： クラスタリング