敌对:精确的微生物宿主序列的净化
Bede Constantinides1,2, Martin Hunt1,3, Derrick W Crook1,2,4
1NDM Experimental Medicine, University of Oxford, John Radcliffe Hospital, Oxfordshire OX3 9DU, United Kingdom.
Bioinformatics (Oxford, England)
|December 1, 2023
概括
敌对精确地从微生物测序数据中去除人类DNA污染,保留重要的微生物序列用于下游分析. 这种高效的工具可确保在临床和研究环境中获得可靠的结果.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 微生物学 微生物学
背景情况:
- 临床测序样本经常被人类DNA污染,需要出于道德,法律和分析原因去除.
- 不准确的宿主序列删除可能会损害下游分析,如变体调用和微生物基因组的新组装.
研究的目的:
- 开发一个准确和高效的计算工具,从短和长的测序读取中删除人类宿主序列.
- 确保在去污染过程中保护目标微生物序列.
主要方法:
- 开发Hostile,这是一个基于Python的工具,用于主机序列消毒.
- 在模拟和真实测序数据上评估Hostile的性能,评估人类读取删除和微生物读取保留.
- 将Hostile的效率和准确性与现有的宿主消毒工具进行比较.
主要成果:
- 敌对有效地去除至少99.6%的人类读数,同时保留至少99.989%的细菌读数.
- 使用Hostile的掩盖参考基因组进一步提高了细菌读取保留率至≥99.997%,对人类读取删除的影响最小.
- 与现有的工具相比,Hostile表现出更高的性能,删除了更多的人类读取和更少的细菌读取,通常在更短的时间内.
结论:
- 敌对提供准确和高效的主机去污染多种不同的测序读取类型.
- 该工具的性能,特别是面具参考基因组,使其对微生物基因组学研究和临床应用具有价值.
- 敌对可以作为开源的Python包,促进其在科学界的采用.
