20211114 論文引用
メタゲノム解析にナノポアシーケンサーを使用する機会が増えるにつれ、ロングリードの分類学的な分類を高速かつ正確に実行できるツールが必要となっている。既存のツールは、ショートリードデータ用に設計されているか(例:Centrifuge)、最新のシーケンサーの出力を分析するのに何日もかかる(例:MetaMaps)。
ここではBugSeqを発表する。BugSeqは、ナノポアリード用の新しい高精度メタゲノム分類器である。BugSeqはMetaMaps (F1=0.89-0.94)よりも優れたリード分類をわずかな時間で行うことができる (F1=0.91-0.95)。BugSeqはCentrifuge(F1=0.79-0.93)の精度を大幅に向上させる一方で、競争力のある実行時間を提供する。下気道感染症の患者から採取した41サンプルのメタゲノムシーケンスにBugSeqを適用し、「What's In My Pot」解析と比較して、微生物学的培養やqPCRとより高い一致が得られることを示す。
BugSeqは、簡単でスケーラブルなロングリードのメタゲノム解析のためにクラウドに展開されている。BugSeqは非営利目的であれば、https://bugseq.com/free で自由に使用することができる。
https://bugseq.com/にアクセスする。
2つ用意されているexampleデータを見てみる。
1つ目はSARS-CoV-2のアンプリコンシークエンシングデータ。
2つ目はメタゲノムのナノポアシークエンシングデータ。
QC結果
細菌群の構成
Control Adjustment
AMR予測
引用
BugSeq: a highly accurate cloud platform for long-read metagenomic analyses
Jeremy Fan, Steven Huang & Samuel D. Chorlton
BMC Bioinformatics volume 22, Article number: 160 (2021)
BugSeq: a highly accurate cloud platform for long-read metagenomic analyses
Jeremy Fan, Steven Huang, Samuel D Chorlton
bioRxiv, Posted October 09, 2020
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