macでインフォマティクスmacでインフォマティクススマートフォン用の表示で見るmacでインフォマティクスNGS関連のインフォマティクス情報についてまとめています。databaseバイオインフォマティクスで最も古く、おそらく最も重要なツールは1つ以上の配列のアライメントである。アライメントは、ある配列が別の配列とどの程度類似しているかを知らせ、類似の配列パターンの存在量を定量化するために使用できる。見つかったパターンにアノテーションがある場合は、これをクエリシーケンスに送ることができる。したがって、アライメント方法を適切に選択することは、さらなる調査にとって重要である[ref.1]。過去10年間にわたり、ターゲット配列に対するrawリードの直接マッピングを可能にするいくつかのマッピング方法が開発されてきた。これまでの研究では、リードマッピングベースのアプローチの方が、最初にリードをアセンブルしてBLAST’edする従来の方法よりも優れていることが示されている。BLASTは未処理のリードを直接マッピングするには遅すぎるので、このような方法が成功するかどうかはアセンブリの品質に大きく左右される。これはゲノムの反復領域および低深度領域内で問題となり、アセンブルされたコンティグ間にしばしばギャップを生じ、データの欠落を招く。[ref.6]は、大きなリファレンスゲノムに対する高速なマッピングを可能にする一般的なマッピング方法である。これらの方法の全ては、配列のデータベース全体に対してマッピングするように適合させることができるが、最良の一致が複数ある場合にはランダム選択する問題に悩まされる。この同点問題を解決するために、前処理と後処理でこれらのランダム選択を解決するツールがいくつか開発されている。[ref.7]で、それぞれBowtie2とBWA-MEMのマッピングの前処理と後処理を行う。[ref.8]などの他の方法は、伝統的な方法によって生成されたマッピングから相同テンプレートの配列決定レベルを推定するためにEMアルゴリズム(wiki)を使用する。epidemiologyで使用されている冗長なデータベースは、未加工のリードを直接マッピングすることに関して依然として課題を投げかけている。データベースが自然な進化のため新しいシーケンスで絶えず更新されるとき、結果は絶えず変化する状態にあり、クラスタリングを困難にする。データベースのこの機能は、リードが参照シーケンスの固有の部分をカバーするという保証がないため、rawリードの直接マッピングが面倒になる。バクテリアデータベースにマッピングする場合、冗長性が問題になるが、これらのデータベースはいくつかの遺伝子データベースほど冗長ではなく、ペアエンドの片方のペアは単一にマッピングされることが多いため、ペアエンドリードをより有効に利用できる。鋭敏な決定を下すことができるように、正確かつ迅速に冗長性に関する問題を解決するできる新しい方法論が必要である。この要求に応えて、新しいアラインメント方法、KMA(k-merアラインメント)が開発された。KMAは、homologousなテンプレートを区別するために、新しい分類スキームConClaveを導入した。著者らは、冗長データベースに対してrawリードを直接マッピングすることを可能にする新しいアライメント方法KMA、およびスコアリングスキームConClaveを紹介する。KMAはデータベース内での冗長性を可能にすることで既知のマッパーとは異なり、コンセンサス配列と結果の概要も生成する。KMAは、現在のユーザーの要求と分析の課題に基づいて、できるだけ直感的でユーザーフレンドリーになるように作成された。assembly)(論文図1を参照)。os10.14でテストした。file出力2、マッピングショートリードマッピング。1つのリードは1つのテンプレートのみマッピングされる。threadsロングリードマッピング。30出力はテンプレートとのアライメントファイル、アライメント結果から得られるコンセンサス配列などになります。詳細はBitbucketの方で確認して下さい。webサービス注目記事はてなブログをはじめよう!kazumaxneoさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。