Sammanfattning: Metagenomiska studier använder höggenomströmningsdata för att undersöka mikrobiella samhällen på plats. Det finns dock fortfarande stora utmaningar i analysen av dessa uppgifter, särskilt när det gäller snabbhet och tillförlitlig analys av mikrobiella arter i motsats till högre taxanivåer som fyla. Vi presenterar här Genometa, ett beräkningsmässigt krävande grafiskt användargränssnittsprogram som möjliggör identifiering av bakteriearter och geninnehåll från dataset som genereras av billiga höggenomströmnings korta lässekvenseringstekniker. Vår strategi verifierades först på två simulerade metanomiska kortavläsningsdata, som detekterar 100% och 94% av de bakteriearter som ingår med få falska positiva eller falska negativa. Efterföljande jämförande benchmarking analys mot tre populära metagonomiska algoritmer på en Illuminate human gut dataset visade Genometa att tillskriva de mest avläsningar till bakterier på artnivå (d.v.s. inklusive alla stammar av den arten) och uppvisar liknande eller bättre noggrannhet än de andra programmen. Slutligen visades det att hastigheten var många gånger högre än för BLAST på grund av användningen av moderna kortläsande konfigurerare. Vår metod är mycket exakt om bakterier i provet representeras av genom i referenssekvensen men inte kan hitta arter som saknas från referensen. Denna metod är en av de mest användarvänliga och resurseffektiva metoder och är därmed möjlig att snabbt analysera miljontals korta avläsningar på en persondator. Genometa-programmet, en steg för steg handledning och Java källkod är fritt tillgängliga från http://genomics1.mh-hannover.de/genometa/ och http://code.google.com/p/genometa/. Detta program har testats på Ubuntu Linux och Windows XP/7.
Genometa REF är ett Java-program för att identifiera bakteriearter och geninnehåll från dataset med hög genomströmning.
Genometa - A Fast and Accurate Classifier for Short Metagenomic Shotgun Reads
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}