Magneto:ゲノム分解メタゲノミクスのための自動化ワークフロー【JST・京大機械翻訳】

Churcheward, B.; Millet, M.; Bihouee, A.; Fertin, G.; Chaffron, S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208951472322 整理番号：22P0347699

Magneto:ゲノム分解メタゲノミクスのための自動化ワークフロー【JST・京大機械翻訳】

MAGNETO: an automated workflow for genome-resolved metagenomics

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発行年： 2022年05月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月09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)

メタゲノム集合ゲノム(MAG)はメタゲノムデータから回復する個々のゲノムを代表する。MAGは,未培養の微生物ゲノム多様性を分析し,自然環境における関連する機能的および代謝的可能性を特性化するために非常に有用である。最近の計算開発はMAG再構成をかなり改善したが,反復または異なるヌクレオチッド組成を持つ配列領域の非結合のようないくつかの制限を強調した。しかし,異なる組立とビンニング戦略がしばしば使用されるが,しかし,ビンニングアプローチとの組み合わせにおける組立戦略が,MAG回収のための最良の性能を提供する,まだ不明なままである。MAGを再構成するためにいくつかのワークフローが提案されているが,ユーザは通常単一メタゲノムアセンブリに限られ,ゲノムビンニングの前に共集合するメタゲノムの集合を手動で定義する必要がある。ここではMAGNETO,メタゲノム距離の最適クラスタリングにより情報化された完全に自動化された共集合段階を含み,MAG回復を改善するために相補的ゲノムビンニング戦略を実装する,MAGs再構成に専用化された自動ワークフローを提示した。MAGNETOはSnakemakeワークフローとして実装され,https://gitlab.univ nantes.fr/bird_pipeline_registry/magnetoで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

遺伝子の構造と化学 , 分子・遺伝情報処理

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