macでインフォマティクス

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HTS (NGS) 関連のインフォマティクス情報についてまとめています。

ナノポアリード用の新しい高精度メタゲノム分類器 BugSeq

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。

 

 

webサービス

https://bugseq.com/にアクセスする。

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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。

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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

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細菌群の構成

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Control Adjustment

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AMR予測

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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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