要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析,必须首先将序列聚集到操作分类单元(OTU)中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据,包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值,以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后,查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构,从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”,这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的,在C ++中实现了速度的计算密集步骤,并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算,并且可以从UNIX管道中读取,从而允许大型数据集聚类,在该数据集中,整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程,用于配对端的Illumina测序数据,其中包含了质量过滤,DeNoising,Wratifact删除,分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道,并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。
成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关蛋白 (Cas9) 系统是一种适应性免疫反应防御机制,古细菌和细菌利用该机制降解外来遗传物质 (4,6)。该机制可重新用于其他功能,包括哺乳动物系统的基因组工程,例如基因敲除 (KO) (1,2,3,5)。CRISPR/Cas9 KO 质粒产品利用来自 Broad 研究所张实验室开发的全基因组 CRISPR 敲除 (GeCKO) v2 库的向导 RNA (gRNA) 序列,能够识别和切割特定基因 (3,5)。
成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关蛋白 (Cas9) 系统是一种适应性免疫反应防御机制,古细菌和细菌利用该机制降解外来遗传物质 (4,6)。该机制可重新用于其他功能,包括哺乳动物系统的基因组工程,例如基因敲除 (KO) (1,2,3,5)。CRISPR/Cas9 KO 质粒产品利用来自 Broad 研究所张实验室开发的全基因组 CRISPR 敲除 (GeCKO) v2 库的向导 RNA (gRNA) 序列,能够识别和切割特定基因 (3,5)。
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