抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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位置Burrows-Wheeler変換(PBWT)は,バイオバンクスケールデータに関するハプロタイプマッチングにおいて大きなストライドをもたらした。遺伝的遺伝子学的検索のために,PBWTベースの方法は,質問ハプロタイプとハプロタイプのあらかじめ定義されたパネルの間の長いマッチを見つける漸近的実行時間を最適化した。しかしながら,高速クエリ探索を可能にするためには,フルサイズのパネルとPBWTデータ構造をメモリに維持しなければならず,既存のアルゴリズムを,数百万のハプロタイプから成る最新のバイオバンクパネルにスケールアップする。本研究では,あらゆるハプロタイプを音節に分割する,Syllable-PBWTと名付けたPBWTの空間効率の良い変化を提案し,圧縮シルバニックパネル上のPBWT位置プレフィックスアレイを構築し,位置サブストリング比較のための多項式回転ハッシュ関数を利用した。Syllable-PBWTデータ構造を用いて,次に,Syllable-Queryと呼ばれる長いマッチクエリアルゴリズムを提案した。Sanaullah et al.(2021)のアルゴリズム3と比較して,長いマッチ質問問題,Syllable-Queryに対する最も時間と空間効率の高い解は,英国のバイオバンク遺伝子型データと1000のゲノムプロジェクトシーケンスデータの両方で100倍以上のメモリ利用を減少させた。驚いたことに,著者らのシルブリックデータ構造のより小さなサイズは,より効果的な反復とCPUキャッシュ利用を可能にし,既存のソリューションよりも,Syllable-Queryを高速実行時間に付与する。著者らのアルゴリズムの実装は,https://github.com/ZhiGroup/Syllable PBWTで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】