高速増殖ゲノム配列データのための系統発生のロバスト拡大【JST・京大機械翻訳】

Ye, Y.; Shum, M.; Tsui, J.; Yu, G.; Smith, D.; Zhu, H.; Wu, J.; Guan, Y.; Lam, T. T.-Y.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204640259492 整理番号：22P0031362

高速増殖ゲノム配列データのための系統発生のロバスト拡大【JST・京大機械翻訳】

Robust expansion of phylogeny for fast-growing genome sequence data

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (9件)： , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月03日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

SARS-CoV-2ゲノムの大量配列決定は,スクラッチから樹木を構築する代わりに,参照系統発生に新しい試料を付加する大きな要求をもたらした。このような課題に取り組むために,事前計算先祖配列と構文解析を統合することにより,アルゴリズムTIParを提案した。4つのベンチマークデータセット(SARS-CoV-2,インフルエンザウイルス,ニューカッスル病ウイルスおよび16S rRNA遺伝子)に関する4つの最先端の方法と比較して,TIParsは大部分の試験において最良の性能を達成した。100のSARS-CoV-2ゲノムを100k-taxa参照木に挿入するのは,約1.4ギガバイトのメモリを用いて,わずか21秒を要した。その効率的で正確な系統発生配置と,高度に類似した分岐配列を持つ系統発生に対する増加は,病原体分子疫学,ミクロビオーム多様性および系統学を含む広範囲の研究に有用であることを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

遺伝学研究法 , 進化論一般

, , , ,

前のページに戻る