伊卡鲁斯特,一个实时模拟器,用于牛津纳米孔自适应采样
Rory Munro1, Satrio Wibowo1, Alexander Payne1
1School of Life Sciences, Medical School, Queens Medical Centre, University of Nottingham, Nottingham NG72RD, United Kingdom.
Bioinformatics (Oxford, England)
|March 13, 2024
概括
伊卡鲁斯特精确模拟了牛津纳米孔技术的自适应采样运行,降低了成本,并改进了用于实时纳米孔测序分析的软件开发.
科学领域:
- 基因组学和生物信息学
- 分子生物学和遗传学分子生物学和遗传学
背景情况:
- 牛津纳米孔技术 (ONT) 测序器提供实时数据生成,在测序过程中实现并发分析.
- 适应性采样是ONT的MinKNOW软件的一个特征,它允许实时决策,DNA会读取哪些DNA来进一步测序.
- 开发适应性采样软件是资源密集的,因为耗材,样本使用和图书馆准备成本.
研究的目的:
- 开发一个工具,Icarust,提供更准确的纳米孔测序近似运行与适应性采样.
- 为软件创建一个现实的测试和开发环境,利用纳米孔测序的实时功能.
- 为了克服MinKNOW的运行重播功能的局限性,该功能只能产生部分改变的序列输出.
主要方法:
- 伊卡鲁斯特重建了适应性采样功能所需的基本MinKNOW终点.
- 该工具模拟来自任何参考基因组的MinION或PromethION流细胞实验的纳米孔信号数据.
- Icarust支持R9和R10孔模型,并产生与当前的基调器和分析管道兼容的输出.
主要成果:
- 与现有的方法相比,Icarust可以更准确地模拟序列运行.
- 模拟输出与下游生物信息学工具兼容,促进软件开发.
- 该工具为测试自适应采样软件提供了具有成本效益和高效的环境.
结论:
- Icarust提供了一个现实的,可靠的平台,用于开发和测试软件,利用纳米孔测序中的实时适应性采样.
- Icarust的开源可用性 (通过Docker支持实现在Rust中) 促进了该领域的更广泛的采用和协作.
