Bakgrund: Räkna k-mers (delsträngar av längd k i DNA-sekvensdata) är en viktig komponent i många metoder i bioinformatik, inklusive för genom och transkriptome sammansättning, för metagonomisk sekvensering, och för felkorrigering av sekvensavläsningar. Även enkel i princip, räkna k-mers i stora moderna sekvensdatauppsättningar kan lätt överväldiga minnet kapacitet standarddatorer. I nuvarande datamängder kan en stor del av lagringskapaciteten användas till att lagra k-mers som innehåller sekvenseringsfel och som normalt endast observeras en enda gång i datamängderna. Dessa singleton k-mers är oinformativa för många algoritmer utan någon form av felkorrigering. Resultat: Vi presenterar en ny metod som identifierar alla k-mers som förekommer mer än en gång i en DNA-sekvens datauppsättning. Vår metod gör detta med hjälp av ett Bloom filter, en probabilistisk datastruktur som lagrar alla observerade kmers implicit i minnet med kraftigt minskade minneskrav. Vi gör sedan en andra sökning genom data för att ge exakta räkningar av alla nonunique k-mers. Till exempel datauppsättningar, rapporterar vi upp till 50% besparingar i minnesanvändning jämfört med nuvarande programvara, med blygsamma kostnader i beräkningshastighet. Detta tillvägagångssätt kan minska minneskraven för alla algoritmer som börjar med att räkna k-mers i sekvensdata med fel.
BFCounter REF använder blomfilter för k-mer-räkning för att filtrera bort sällan förekommande k-mers som härrör från sekvenseringsfel.
Efficient counting of k-mers in DNA sequences using a bloom filter
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}