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J-GLOBAL ID：201702226935861970   整理番号：17A1370424

ビッグリードデータセットのための改良フィルタリングアルゴリズムとその単一細胞アセンブリへの応用

An improved filtering algorithm for big read datasets and its application to single-cell assembly

著者 (6件)： WEDEMEYER Axel (Kiel Univ.) ,  KLIEMANN Lasse (Kiel Univ.) ,  SRIVASTAV Anand (Kiel Univ.) ,  SCHIELKE Christian (Kiel Univ.) ,  REUSCH Thorsten B. (GEOMAR Helmholtz Centre for Ocean Res. Kiel) ,  ROSENSTIEL Philip (Kiel Univ.)
資料名： BMC Bioinformatics (Web)  (BMC Bioinformatics (Web))
巻： 18  号： July  ページ： 18:324 (WEB ONLY)  発行年： 2017年07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:単一細胞またはメタゲノムシークエンシングプロジェクトでは,試料DNAの全ての部分が生産されたリードに覆われるように,非常に高い平均カバレッジで配列する必要がある。これは,冗長なデータを多く含む膨大なデータセットにつながる。アセンブリ前にこのデータをフィルタリングすることが勧められる。Brownら(2012年)は,この目的のためにDiginormアルゴリズムを提示した。このアルゴリズムは,k-mersの豊富さに基づいてリードをフィルタリングする。方法:本研究では,高速かつ高品質なリードフィルタリングアルゴリズムである「Bignorm」を提案する。重要な新アルゴリズムの特徴は,どのリードを保持するかを決定するために,k-merカウントの詳細な分析と共に,phred品質スコアを使用することである。結果:新リードフィルタリングアルゴリズムのパラメータを検定し,推奨する。これらのパラメータに基づいて,フィルタ処理したデータセットの平均phredスコアを高く保ちながら,リードの中央値97.15%を基準として削除する。SDAdesアセンブラを使用して,Diginormによりフィルタリングしたデータセットからのアセンブリに必要な時間のほんの一部で,これらのフィルタリング処理データセットから高品質のアセンブリを生成した。結論:リードフィルタリングは,リードデータを削減し,アセンブリプロセスを高速化するための実用的かつ効率的な方法であると結論づけた。これは,本論文で示されているように,単一細胞アセンブリだけでなく,メタゲノムシーケンシングプロジェクトのような平均カバレッジデータセットの高い他のプロジェクトにも当てはまる。本研究のBignormアルゴリズムはDiginormに匹敵するアセンブリを可能にするが,はるかに高速である。Bignormはhttps://git.informatik.uni-kiel.de/axw/Bignormからダウンロードすることができる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： データ ,  方式 ,  *フィルタリング ,  アルゴリズム ,  *生化学的分析 ,  細胞 ,  遺伝学 ,  データ読取 ,  *遺伝学実験技術
準シソーラス用語： ビッグデータ ,  ビッグデータ分析手法 ,  *データフィルタリング ,  *単一細胞解析 ,  単一細胞 ,  メタゲノム解析 ,  *DNAシークエンシング

分類 (3件)： 理論生物学一般  (EA02010D) ,  遺伝学研究法  (EC01020N) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： フィルタリング ,  アルゴリズム ,  単一細胞 ,  アセンブリ ,  応用