Ett stort hinder för studier av mikrobiell mångfald har varit att de allra flesta mikrober inte kan odlas i laboratoriet och därför inte kan användas för traditionella karakteriseringsmetoder. Miljögevärssekvensering (ESS) övervinner detta hinder genom att sekvensera DNA från de organismer som finns i ett mikrobiellt samhälle. Tolkningen av dessa metagenomiska data kan underlättas avsevärt genom att varje sekvens som läses med dess källorganism associeras. Vi rapporterar utvecklingen av CompostBin, en DNA-komposition-baserad algoritm för att analysera metagenomic sekvens läser och distribuerar dem i taxon-specifika bins. Till skillnad från tidigare metoder som försöker sopa ihop contigs och ofta kräver utbildning på kända referensgenom, CompostBin har förmågan att exakt sopa rå sekvens läser utan behov av montering eller utbildning. Det tillämpar huvudkomponentanalys för att projicera data i ett informativt lägre-dimensionellt utrymme, och sedan använder den normaliserade skär kluster algoritm på denna filtrerade datauppsättning för att klassificera sekvenser i taxon-specifika behållare. Vi demonstrerar algoritmens noggrannhet på en mängd simulerade datamängder och på en metagenomisk datauppsättning med kända artuppdrag. CompostBin är ett pågående arbete med flera förbättringar av algoritmen som planeras för framtiden. 1 arXiv:0708.3098v1 [q-bio.GN]
CompostBin är en semiövervakad algoritm för gruppering fragment som använder en ny viktad PCA (Principal Component Analysis) och en normaliserad skära kluster algoritm för att klassificera sekvenserna REF.
CompostBin: A DNA composition-based algorithm for binning environmental shotgun reads
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Genomics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science']}