FASTQ

2024年8月23日机构名称:

一种基于敏感压缩的方法，用于过滤靶向的FASTQ测序读取

摘要 - BioInformatics应用程序通常需要根据其与特定序列目标的相似性过滤FastQ测序读取，例如消除与特定病毒相关的污染或隔离读取。尽管基于对齐的方法对这些任务有效，但它们表现出降低的灵敏度并可能引入高估，尤其是在面对较低的相似性搜索时。在本文中，我们使用一种新颖的无对齐方法来过滤FASTQ根据定义的相似性阈值读取。与基于对齐方式的方法不同，即使在相似性较低的方案中，例如在古代DNA中，我们的方法也保持较高的灵敏度。此外，我们的方法是基于压缩的，可以减轻其他方法固有的高估风险。我们在各种应用程序中演示了我们方法的多功能性，并提供了一种称为磁铁的公共开源物。磁铁提供了用于加速处理的多线程功能，并且可以在https://github.com/cobilab/magnet上自由访问。索引项 - 数据压缩，生物信息学，计算生物学，测序读取，数据滤波器

查看详细