
CGM第408期:基因组组装结果评估新方法及HiFi组装算法评估
基因组组装结果好不好,怎么评估?报告介绍基于 k-mer 的评估新方法并比较主流 HiFi 组装算法。
潘玮华
中国农业科学院深圳农业基因组研究所
研究员,博士生导师,深圳市海外高层次人才。2019年获美国加州大学河滨分校计算机科学博士学位和统计学硕士学位。2019-2020年在美国卡内基梅隆大学计算机学院计算生物学系担任Lane Fellow(博士后)。长期从事基因组学,尤其是基因组序列分析相关的生物信息算法研究。主要成果发表在顶级会议RECOMB、ISMB和专业期刊National Science Review、Genome Research、Molecular Plant、Bioinformatics、Genomics Proteomics & Bioinformatics、Plant Physiology等。
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在 Bilibili 打开完整回放 ↗近年来,PacBio HiFi测序序列凭借长读长和高准确性的双重优势,在基因组从头组装中获得了广泛应用。目前,尽管已有多款基于HiFi序列的从头组装工具面世,但缺少对这些组装工具进行全面评估的研究。由于现有评估方法在重复序列的评估方面存在缺陷和局限性,本研究首先开发了一套基于特异性k-mer的评价指标。这些指标可以有效评价基因组串联重复、散在重复、同源染色体相似序列和宏基因组相似菌株的正确性和完整性。基于这些新指标及QUAST、BUSCO等已有评估工具,本研究在不同倍性、测序覆盖度、杂合率和测序错误率的37个真核生物基因组数据集和6个不同丰度、杂合率的宏基因组数据集上对11个基于HiFi数据的从头组装工具进行了系统性评估。结果显示,在利用HiFi数据组装真核基因组和宏基因组时,hifiasm与hifiasm-meta应作为首选工具。本研究将有助于研究人员根据数据类型选择最合适的组装工具,并对组装算法研究提供帮助。
参考文献
- Yu Wenjuan, Luo Haohui, Yang Jinbao, Zhang Shengchen, Jiang Heling, Zhao Xianjia, Hui Xingqi, Sun Da, Li Liang, Wei Xiu-qing, Lonardi Stefano, Pan Weihua. Comprehensive assessment of 11 de novo HiFi assemblers on complex eukaryotic genomes and metagenomes. Genome Research. 2024;34(2):326-340. DOI: 10.1101/gr.278232.123
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