Next-generationen sequencing (NGS) tekniker är den nuvarande standarden för generering av genomiska data, producerar ständigt ökande mängder information snabbt och till en låg kostnad. Dessa tekniker gör det möjligt för oss att sekvensera DNA och RNA mycket snabbt, vilket underlättar förvärv av massiva genomiska, transkriptomiska, DNA-proteininteraktioner och epigenomiska datamängder; de förändrar också radikalt hur vi ser på genom [1] [2] [3]. Med tanke på deras högre grad av parallellism och mindre reaktionsvolymer jämfört med konventionell Sangersekvensering, erbjuder NGS-metoder större mängder data, kortare sekvenseringstider och minskade kostnader, om än på bekostnad av ökade felfrekvenser och kortare läslängder 4. NGS underlättar tydligt ansamling av stora datamängder, men nedströms bearbetning av dessa data är fortfarande en viktig flaskhals 5. Det är inte förvånande att NGS-data ger upphov till många bioinformatiska utmaningar, bland annat lagring, överföring, manipulering och analys. Förbättrade beräkningsmetoder och effektivare programvaruverktyg utvecklas ständigt för att ge snabbare bearbetning och mer exakta slutsatser. Det är dock viktigt att dessa metoder jämförs med befintliga verktyg med liknande funktionalitet, för att visa sin överlägsenhet åtminstone i någon aspekt. I allmänhet kan beräkningsmetoder jämföras med empiriska och/eller simulerade data. Även om validering med empiriska data är nödvändig, eftersom den representerar verkliga scenarier, är den verkliga process som ligger till grund för den vanligtvis okänd, vilket komplicerar dess användning för att bedöma noggrannhet (dvs. hur nära det uppskattade värdet är det "sanna" värdet). Alternativt, i silico data gör att vi kan generera så mycket data som önskat och under kontrollerade scenarier med fördefinierade parametrar för vilka de sanna värdena är kända, vilket fint kompletterar validering med verkliga data 6, 7. Därför har datorsimulering av genetiska och genomiska data blivit allt populärare för att bedöma och validera biologiska modeller eller för att få en förståelse för specifika datamängder. Simuleringar ensam kan användas som vägledning för utveckling av nya beräkningsverktyg 8, för felsökning och för utvärdering av programvara prestanda 9, 10. Dator simu lations tillåter oss också att generera nya hypoteser 11, hjälp i utformningen av sekvensering projekt 12, 13 och är nödvändiga för att verifiera distinkta slutsatser, såsom riktigheten av en sammansättning 14, noggrannheten av gen förutsägelse 15 eller kraften att rekonstruera exakta geno typer och haplotyper 2, 16. Flera beräkningsverktyg för simulering av NGS-data har utvecklats under de senaste åren. Dessa verktyg har mycket olika inmatningskrav och funktioner, vilket gör det ganska svårt att välja den lämpligaste för det aktuella problemet. Här presenterar vi, till vår kännedom, den första genomgången av tillgängliga programvaruverktyg för simulering av genomiska NGS-data. Observera att vi fokuserar på simulering av DNA-sekvenser och inte diskuterar RNA-sekvensering (RNAseq) simulering, som har sina egna egenskaper. Vi går igenom 23 NGS simuleringsverktyg som antingen nyligen publicerats eller utvecklats, som - i de flesta fall - fortfarande upprätthölls och som var fritt tillgängliga. Vi diskuterar deras olika funktioner, såsom den nödvändiga inmatningen, interaktionen med användaren, sekvenseringsplattformarna, typen av avläsningar, felmodellerna, möjligheten att införa täckningsfördomar, simuleringen av genomiska varianter och den utdata som tillhandahålls. Detta görs inom ramen för potentiella tillämpningar, vilket ger läsarna riktlinjer för identifiering av NGS-simulatorer som är bäst lämpade för deras ändamål (FIG. 1).................................................................. Abstrakta datorsimulering av genomiska data har blivit allt populärare för att bedöma och validera biologiska modeller eller för att få en förståelse för specifika datamängder. Flera beräkningsverktyg för simulering av data för nästa generations sekvensering (NGS) har utvecklats under de senaste åren, vilket skulle kunna användas för att jämföra befintliga och nya NGS-analysrörledningar. Här granskar vi 23 av dessa verktyg och lyfter fram deras distinkta funktionalitet, krav och potentiella tillämpningar. Vi tillhandahåller också ett beslutsträd för ett välgrundat urval av ett lämpligt NGS-simuleringsverktyg för just den aktuella frågan. R E V I E W S NATURÖVERVAKNING AV JÄMFÖRELSER 17 AUGUSTI 2016 459 © 2 0 1 6 M a c m i l a n P u b l i s h e rs L i m i t e d. A l l l r i g h t s r e r v e d.
Dessa begränsningar komplicerar användningen av verkliga data för att bedöma riktigheten av verktyg och andra prestandaåtgärder REF.
A comparison of tools for the simulation of genomic next-generation sequencing data
{'venue': 'Nature Reviews Genetics', 'journal': 'Nature Reviews Genetics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}