抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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細菌およびウイルス感染は,多くのヒト疾患を引き起こし,または悪化させる可能性があることを,動機付け証拠が示唆した。組織中の微生物を検出する選択の1つの方法はRNA配列決定である。RNA配列決定を用いた特異的微生物の検出は,良好な感度と特異性を提供するが,非標的化アプローチは,非常に高い偽陽性率と,低い豊富な生物に対する感度の欠如に悩まされる。【結果】著者らは,高精度および想起でRNA配列データにおいてウイルスおよび細菌を検出するアルゴリズムであるPathoniaを紹介する。病原性は,種同定のために確立されたk-merベースの方法を最初に適用して,次に,サンプルにおけるすべての読取りに関してこの証拠を集約した。さらに,微生物と宿主の遺伝子発現を相関させることにより,潜在的な微生物-宿主細胞相互作用を強調する使いやすい分析フレームワークを提供した。病原性は,in silicoと実際のデータセットの両方で,微生物検出特異性において競合するアルゴリズムより優れている。最後に,微生物感染が疾患を悪化させるヒト肝臓と脳における2つの事例研究を提示する。病原性A Pythonパッケージは,GitHub https://github.com/kepsi/Pathonoiaで,バルクRNAeqデータセットのPathonia試料分析と誘導分析Jupyterノートブックに利用可能である。接触aliebho1@jhu.eduとs.bonn@uke.de graphical O_FIG O_LINKSMALLFIG WIDTH=200HEIGHT=93SRC=”FIGDIR/小/476681v1_ufig1.gif”ALT=”Figure1”>View varget (24K):org.highwire.dtl.DTLVardef@16775f2org.highwire.dtl.DTLVardef@17099f4org.highwire.dtl.DTLVardef@18b8dforg.highwire.dtl.DTLVardef@17498b_HPS_FORMAT_FIGEXP M_FIG C_FIG。【JST・京大機械翻訳】
