Anpassningen av sekvensering läser till en transkriptome är ett vanligt och viktigt steg i många RNA-seq analysuppgifter. Vid anpassning av RNA-seq läser direkt till en transkriptom (som är vanligt i de novo-inställningen eller när en pålitlig referens annotation är tillgänglig), måste man vara noga med att rapportera det potentiellt stora antalet multi-mapping platser per read. Detta kan innebära en betydande beräkningsbörda för befintliga konfigurerare och kan avsevärt bromsa nedströmsanalysen. Resultat: Vi introducerar ett nytt koncept, kvasi-mapping, och en effektiv algoritm genomföra detta tillvägagångssätt för att kartlägga sekvensering läser till en transkriptome. Genom att endast försöka rapportera den potentiella lokaliseringen av ursprunget för en sekvensläsning, och inte den bas-till-bas anpassning genom vilken den härrör från referensen, RapMap-our verktyg genomföra kvasi-mappning-kan kartlägga sekvensering läser till en mål transkriptom betydligt snabbare än befintliga anpassningsverktyg. Algoritmen vi använder för att implementera kvasi-mappning använder flera effektiva datastrukturer och drar nytta av den speciella strukturen av delade sekvenser som är vanliga i transkriptomer för att snabbt tillhandahålla mycket korrekt karteringsinformation. Vi visar hur kvasi-mappning framgångsrikt kan tillämpas på problemen med transkript-nivå kvantifiering från RNA-seq-avläsningar och klustering av contigs från de novo sammansatta transkriptomer till biologiskt meningsfulla grupper. Tillgänglighet: RapMap implementeras i C++11 och finns som öppen programvara, under GPL v3, på https://github.com/COMBINE-lab/RapMap.
Quark använder det nyligen införda konceptet med kvasi-mapping REF för att snabbt kartlägga sekvensering läser till en mål transkriptome.
RapMap: A Rapid, Sensitive and Accurate Tool for Mapping RNA-seq Reads to Transcriptomes
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology']}