| Autor: |
Faure, Roland |
| Přispěvatelé: |
Scalable, Optimized and Parallel Algorithms for Genomics (GenScale), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Sorbonne universités, Dominique Lavenier(lavenier@irisa.fr), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique) |
| Jazyk: |
angličtina |
| Rok vydání: |
2021 |
| Předmět: |
|
| Zdroj: |
Bioinformatics [q-bio.QM]. 2021 |
| Popis: |
International audience; Linked reads technologies, such as the 10X chromium system, use microfluidics to tag multiple short reads coming from the same long (50-200 kbp) fragment with a small sequence, called barcode. They are cheap and easy to prepare. The fact that reads with the same barcode come from the same fragment of the genome is extremely rich in information and can be used in a myriad of software. However, the same barcode may be used several times for several different fragments, complicating the analyses. Here we present QuickDeconvolution (QD), a new software capable of deconvoluting a set of reads sharing a barcode, i.e. telling separating reads coming from the different fragments. QD only takes as input the sequencing data, without the need for a reference genome. Compared to existing software, we show on made-up examples that QuickDeconvolution is more precise and faster than existing software, especially with many threads. More importantly, it is more scalable and therefore capable of deconvolving datasets that were inaccessible to previous software. We demonstrate here the first example in the literature of a successfully deconvolved animal genome, a Drosophila melanogaster dataset of 33 Gbp. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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