De Bruijn grafer är en gemensam sammansättning datastruktur för stora sekvensering datauppsättningar. Men med de framsteg som gjorts när det gäller sekvensering av teknologier har det blivit en utmaning att sammanställa dataset med hög täckning. Läs normalisering, som tar bort redundans i stora datauppsättningar, tillämpas i stor utsträckning för att minska resursbehov. Nuvarande normaliseringsalgoritmer, om än effektiva, ger ingen garanti för att bevara viktiga k-mers som bildar kopplingar mellan regioner i grafen. Här formuleras normalisering som en uppsättning multi-cover problem på avläsningar och en heuristisk algoritm, ORNA, föreslås. ORNA normaliserar till det minsta antalet avläsningar som krävs för att behålla alla k-mers och deras relativa kmer överflöd från den ursprungliga datauppsättningen. Därför bevaras alla anslutningar och täckningsinformation från den ursprungliga grafen. ORNA testades på olika RNA-seq-datauppsättningar med olika täckningsvärden. Den jämfördes med de nuvarande normaliseringsalgoritmerna och visade sig prestera bättre. Det visas att kombinera läsa felkorrigering och normalisering tillåter mer exakt och resurseffektiv RNA-enheter jämfört med den ursprungliga datauppsättningen. Vidare föreslogs en ansökan där flera datauppsättningar kombinerades och normaliserades för att förutsäga nya transkript som annars skulle ha missats. Slutligen, ORNA är en allmän syfte normalisering algoritm som är snabb och signifikant minskar dataset med liten förlust av monteringskvalitet. ORNA finns under https://github.com/SchulzLab/ORNA
ORNA REF presenterar en ny och intressant metod som normaliserar korta avläsningar till minsta nödvändiga mängd för att bevara viktiga k-mers som ansluter olika regioner av monteringsgrafen.
In-silico read normalization using set multi-cover optimization
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology']}