Bakgrund: High-throughput sekvensing (HTS) teknologier spelar viktiga roller i life sciences genom att tillåta en snabb parallell sekvensering av mycket stort antal relativt korta nukleotidsekvenser, i tillämpningar som sträcker sig från genomsekvensering och omsekvensering till digitala mikroarrays och Chip-Seq experiment. När experimenten skalas upp skapar HTS-teknik nya bioinformatiska utmaningar för lagring och delning av HTS-data. Vi utvecklar datastrukturer och komprimeringsalgoritmer för HTS-data. Ett bearbetningssteg kartlägger korta sekvenser till ett referensgenom eller en stor tabell med sekvenser. Därefter heltalen som representerar den korta sekvensen absoluta eller relativa adresser, deras längd, och de substitutioner de kan innehålla komprimeras och lagras med hjälp av olika entropy kodning algoritmer, inklusive både gamla och nya fasta koder (t.ex. Golomb, Elias Gamma, MOV) och variabla koder (t.ex. Det är Huffman. Den allmänna metoden illustreras och tillämpas på flera HTS-datamängder. Resultaten visar att informationen i HTS-filer kan komprimeras med en faktor på 10 eller mer, beroende på de statistiska egenskaperna hos datamängderna och olika andra val och begränsningar. Våra algoritmer rättvis väl mot allmänna ändamål komprimeringsprogram som gzip, bzip2 och 7zip; timing resultat visar att våra algoritmer är konsekvent snabbare än de bästa allmänna ändamål komprimeringsprogram. Slutsatser: Det är inte troligt att exakt en kodningsstrategi kommer att vara optimal för alla typer av HTS-data. Olika experimentella förhållanden kommer att generera olika datadistributioner där en kodningsstrategi kan vara mer effektiv än en annan. Vi har implementerat några av våra kodningsalgoritmer i programvarupaketet GenCompress som finns tillgängligt på begäran av författarna. Med tillkomsten av HTS-teknik och alltmer nya experimentella protokoll för att använda tekniken förväntas sekvensdatabaser fortsätta att öka i storlek. Den metod som vi har föreslagit är allmän, och dessa avancerade kompressionstekniker bör göra det möjligt för forskare att hantera och dela sina HTS-data på ett mer lägligt sätt.
Referensbas komprimering algoritmer för hög genomströmning sekvensering data föreslås i REF.
Data structures and compression algorithms for high-throughput sequencing technologies
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}