Att räkna frekvenserna av k-mers i läsbibliotek är ofta ett första steg i analysen av hög-genomströmning sekvensering experiment. Sällan förekommande kilometerkilometer antas vara ett resultat av sekvenseringsfel. De vanliga k-mers utgör en reducerad men felfri representation av experimentet, som kan informera läsa felkorrigering eller fungera som indata till de novo monteringsmetoder. I idealfallet bör kravet på minne för att räkna vara linjärt i antalet frekventa k-mers och inte i det, typiskt mycket större, totala antalet k-mers i läsbiblioteket. Vi presenterar en ny metod som balanserar tid, rum och noggrannhet krav för att effektivt extrahera frekventa k-mers även för hög täckning bibliotek och stora genom såsom människa. Vår metod är utformad för att minimera cache-missar på ett cache-effektivt sätt genom att använda ett Mönsterblockerat Bloom filter för att ta bort sällan förekommande k-mers från övervägande i kombination med en ny typ-och-kompakt schema, i stället för en Hash, för den faktiska räkningen. Detta ökar den teoretiska komplexiteten, men besparingarna i cache missar att minska de empiriska körtiderna. En variant kan ta till ett räkna Bloom filter för ännu större besparingar i minnet på bekostnad av falska negativa utöver de falska positiva som är gemensamma för alla Bloom filter baserade metoder. En jämförelse med state-of-the-art visar minskade minneskrav och körtider. Observera att vi också tillhandahåller den första tävlingsmetoden för att räkna k-mers upp till storlek 64. Verktygen är fritt tillgängliga för nedladdning på
Turtle REF ersätter ett standard Bloom-filter med en cacheeffektiv motsvarighet.
Turtle: Identifying frequent k-mers with cache-efficient algorithms
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}