En stor mängd mikrobiella sekvensdata genereras genom storskaliga projekt inom ekologi, jordbruk och människors hälsa. Effektiva höggenomströmningsmetoder behövs för att analysera massamängderna av metagenomiska data, allt DNA som finns i ett miljöprov. Ett stort hinder inom metagonik är oförmågan att få exakthet med hjälp av teknik som ger korta avläsningar. Vi konstruerar de unika N-mer frekvensprofiler av 635 mikrobiella genom offentligt tillgängliga i februari 2008. Dessa profiler används för att träna en naiv Bayes klassificerare (NBC) som kan användas för att identifiera genomet av något fragment. Vi visar att vår metod är jämförbar med BLAST för små 25 bp fragment men inte har tvetydigheten i BLASTs bundna topppoäng. Vi visar att detta tillvägagångssätt är skalbart för att identifiera eventuella fragment från hundratals genom. Det presterar också ganska bra på stammar, arter och släkten nivåer och uppnår stamupplösning trots att klassificera allmänt förekommande genomiska fragment (gen och icke-gena regioner). Korsvalideringsanalysen visar att artnoggrannheten uppnår 90 % för högrepresenterade arter som innehåller i genomsnitt 8 stammar. Vi visar att ett sådant verktyg kan användas på Sargasso Sea dataset, och vår analys visar att NBC kan förbättras ytterligare.
Rosen m.fl. utbildad en Naive Bayes klassificerare med offentligt tillgängliga mikrobiella genomer REF.
Metagenome Fragment Classification Using N-Mer Frequency Profiles
{'venue': 'Advances in Bioinformatics', 'journal': 'Advances in Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}