ABSTRACT En av svårigheterna med metagenomisk sammansättning är att homologa gener från evolutionsnära nära besläktade arter kan bete sig som repeater och förvirra monteringsföretag. Som ett resultat, små contigs, var och en representerar en kort genfragment, i stället för kompletta gener, kan rapporteras av en monteringsapparat. Detta komplicerar ytterligare annotation av metagenomic dataset, som annotation verktyg (såsom gen prediktorer eller liknande sökverktyg) vanligtvis dåligt fungerar på konfigurationer som kodar korta genfragment. Vi presenterar ett nytt sätt att använda de Bruijn graf sammansättningen av metagenomes för att förbättra sammansättningen av gener. En nätverksmatchande algoritm föreslås för att matcha de Bruijn grafen av kontigs mot referensgener, för att härleda "genvägar" i grafen (sekvenser av kontigs som innehåller genfragment) som har de högsta likheterna med kända gener, så att genfragment som finns i flera contigs kan kopplas samman för att bilda mer kompletta (eller intakta) gener. Tester på simulerade och verkliga dataset visar att vårt tillvägagångssätt (som kallas GeneStitch) avsevärt kan förbättra sammansättningen av gener från metagonomiska sekvenser, genom att koppla samman contigs med vägledningen av homologa gener-information som är ortogonal till sekvensläsningar. Vi noterar att förbättringen av gensammansättningen kan observeras även när endast avlägsna gener finns tillgängliga som referens. Vi föreslår vidare att använda "gengrafer" för att representera sammansättningen av avläsningar från homologa gener och diskutera potentiella tillämpningar av gengrafer för att förbättra funktionell annotation för metagenomik. Tillgänglighet: Verktygen finns tillgängliga som öppen källkod för nedladdning på
Ye's grupp använde homologa gener för att sy genfragment för gensammanfogning i metagonomiska data REF.
Stitching gene fragments with a network matching algorithm improves gene assembly for metagenomics
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}