Bakgrund: Omfattande genetisk mångfald i virala populationer inom infekterade värdar och skillnaden mellan varianter från befintliga referensgenom hindrar analysen av djup viral sekvensering data. En de novo population konsensus församling är värdefull både som en enda linjär representation av befolkningen och som en ryggrad på vilken intra-host varianter kan noggrant kartläggas. Tillgången till samförståndssammankomster och robust kartlagda varianter är avgörande för den genetiska studien av virussjukdomsprogression, överföringsdynamik och virusutveckling. Befintliga de novo sammansättningstekniker misslyckas med att robust montera ultradjupa sekvensdata från genetiskt heterogena populationer såsom virus i fullängdsgenom på grund av förekomsten av omfattande genetisk variabilitet, föroreningar och variabel sekvenstäckning. Vi presenterar VICUNA, en de novo sammansättningsalgoritm som lämpar sig för att generera samförståndssammankomster från genetiskt heterogena populationer. Vi visar dess effektivitet på Dengue, Human Immunbrist och West Nile viruspopulationer, som representerar en rad intra-host mångfald. Jämfört med toppmoderna monteringsmaskiner konstruerade för haploida eller diploida system, återvinner VICUNA fulllångt samförstånd och fångar in/deletionspolymorfismer i olika prover. De slutliga sammankomsterna håller en hög nivå av exakthet. VICUNA-programmet finns tillgängligt för allmänheten på http://www.broadinstitute.org/science-community/science/projects/viral-genomics/viral-genomicsanalys-programvara. Slutsatser: Vi utvecklade VICUNA, en allmänt tillgänglig programvara verktyg, som möjliggör konsensus montering av ultra-djupa sekvens som härrör från olika viruspopulationer. Medan VICUNA utvecklades för analys av virala populationer, dess tillämpning på andra heterogena sekvensdata som metagenomic eller tumörcell population prover kan visa sig vara till nytta inom dessa forskningsområden.
Dess prestanda för populationer med hög genetisk mångfald, såsom virus, är dock okänd REF.
De novo assembly of highly diverse viral populations
{'venue': 'BMC Genomics', 'journal': 'BMC Genomics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}