Bakgrund: Genom transkription och alternativ skarvning kan en gen transkriberas till olika RNA-sekvenser (isoformer), beroende på individen, på vävnaden cellen är i, eller som svar på vissa stimuli. Den senaste RNA-Seq-tekniken möjliggör nya höggenomströmningsmetoder för isoform identifikation och kvantifiering baserad på korta avläsningar, och olika metoder har lagts fram för detta icke-triviala problem. Resultat: I detta dokument föreslår vi en ny radikalt annorlunda metod baserad på minimikostnadsnätverksflöden. Detta har en dubbel fördel: å ena sidan översätter det problemet som ett etablerat problem inom området för nätflöden, som kan lösas på polynomtid, med olika befintliga lösare; å andra sidan är det tillräckligt allmänt för att omfatta många av de tidigare förslagen under minsta summan av kvadratmodell. Vår metod fungerar enligt följande: för att hitta de utskrifter som bäst förklarar, under en given fitnessmodell, en splitterkurva som är resultatet av ett RNA-Seq-experiment, finner vi ett minkostnadsflöde i ett offsetflödesnätverk, under en likvärdig kostnadsmodell. Under mycket svaga antaganden om fitness modellen, kan det optimala flödet beräknas i polynom tid. Parsimoniskt dela flödet tillbaka i några spår utskrifter kan göras med någon av de heuristik och approximationer som finns tillgängliga från teorin om nätverksflöden. I det nuvarande genomförandet väljer vi den enkla strategin att upprepade gånger ta bort den tyngsta vägen. Vi föreslog en ny mycket allmän metod baserad på nätverksflöden för en multimontering problem som uppstår från isoform identifiering och kvantifiering med RNA-Seq. Experimentella resultat på förutsägelsenoggrannheten visar att vår metod är mycket konkurrenskraftig med populära verktyg som Cufflinks och IsoLasso. Vårt verktyg, Traph (Transcrips in gRAPHs), finns på:
Traph REF föreslog en metod baserad på nätverksflöden för ett multimonteringsproblem som uppstår vid utskriftsidentifiering och kvantifiering med RNA-Seq.
A novel min-cost flow method for estimating transcript expression with RNA-Seq
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Biology']}