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J-GLOBAL ID:202002267730849367   整理番号:20A0626629

作物植物における全ゲノム亜硫酸水素配列データに対するマッピングアプローチの性能【JST・京大機械翻訳】

Performance of Mapping Approaches for Whole-Genome Bisulfite Sequencing Data in Crop Plants
著者 (8件):
資料名:
巻: 11  ページ: 176  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7094A  ISSN: 1664-462X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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DNAメチル化は,トランスポゾン活性化,雑種強勢,環境依存性トランスクリプトーム可塑性,老化,および多くの病気のような作物植物の発達と幸福における多くの異なる生物学的プロセスに関与している。全ゲノム重亜硫酸塩基配列決定は,広範囲の種におけるDNAメチル化パターンを検出し定量化するための優れた技術であるが,最適化データ解析パイプラインは少数の種に対してのみ存在し,多くの重要な作物植物に対して欠けている。これは,ほとんどの既存のベンチマーク研究が,ほとんどの反復要素を持たず,CHGとCHHメチル化を伴わない哺乳類で行われているので,特に重要である。全ゲノム重亜硫酸塩基配列決定データの分析のためのパイプラインは,通常4段階からなる。すなわち,読み取りトリミング,読み取りマッピング,メチル化レベルの定量化,および差別的メチル化領域(DMRs)の予測である。ここでは,非メチル化シトシンが亜硫酸水素処理中にウラシルに変換され,その後のポリメラーゼ連鎖反応中にチミンに変換されるので挑戦的な読み取りマッピングに焦点を当てた。そして,マッパーはこのシトシン/チミン多型を扱うことができなければならない。いくつかの読まれたマッパは,異なる強度と弱点を有する過去数年にわたって開発されてきたが,それらの性能は批判的に評価されていない。ここでは,DMRsの予測に対する読み取りマッピング結果の影響を評価するために,8つの読まれたマッパを比較した。すなわち,Bismark,BishmarBwt2,BSMAP,BS-Seker2,Bwameth,GEM3,Segemehl,およびGSNAPである。Arabidopsis thaliana,Brassica napus,Glycine max,Solanum tuberosumおよびZea maysのゲノムから生成したシミュレーションデータを用いて,二亜硫酸塩変換率,配列誤差率,許容ミスマッチの最大数,および計算精度,特異的にマッピングされた読み取りの数,マッピングされた読み取りの分布,実行時間,およびメモリ消費を,上記の8つの読まれたマッパをベンチマーキングするための特徴としてモニターした。さらに,著者らは,Glycine maxの実世界データを用いて著者らの知見を検証し,WGBsパイプラインにおけるDMR呼び出しに及ぼすマッピングステップの影響を示した。変換率はマッピング品質と一意的にマッピングされた読み取り数にわずかな影響しか及ぼさなかったが,誤り率と許容されるミスマッチの最大数は強い影響を持ち,8つの読まれたマッパの性能の差をもたらすことを見出した。結論として,最短実行時間を必要とし,最高の精度を必要とするBSMAPを推奨し,最小量のメモリを必要とし,ユニークにマッピングされたリードの高精度と高い数を必要とするビスマークを推奨した。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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遺伝子の構造と化学  ,  遺伝子発現 
引用文献 (46件):
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