Motivering: Djup metagonomisk sekvensering av biologiska prover har potential att återställa annars svårupptäckta mikroorganismer och exakt karakterisera biologiska prover med begränsad förkunskap om provinnehållet. Befintliga metagonomiska taxonomiska klassificeringsalgoritmer, dock inte skala väl för att analysera stora metagenomiska dataset, och balansera klassificering noggrannhet med beräkningseffektivitet utgör en grundläggande utmaning. Resultat: En metod presenteras för att flytta beräkningskostnaderna till en offline beräkning genom att skapa ett taxonomi-/genomindex som stöder skalbar metagenomisk klassificering. Skalbar prestanda visas på verkliga och simulerade data för att visa korrekt klassificering i närvaro av nya organismer på prover som inkluderar virus, prokaryoter, svampar och proteser. Taxonomisk klassificering av den tidigare publicerade 150 giga-bas Tyrolen Iceman dataset befanns ta 520 timmar på en enda nod 40 kärna stora minne maskin och ge nya insikter om det metanomiska innehållet i provet. Tillgänglighet: Programvaran har implementerats i C och är fritt tillgänglig på http://sourceforge.net/projects/lmat
LMAT REF tillhandahåller en k-mer-baserad skalbar metagenomisk klassificering genom att skapa ett taxonomi-/genomindex.
Scalable metagenomic taxonomy classification using a reference genome database
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}