Игры это хорошо, но сейчас целые геномы можно собрать на персональном компьютере
Запись от Programma_Boinc размещена 10.10.2021 в 08:17
Показов 1640
Комментарии 1
|
Игры это хорошо, но сейчас целые геномы можно собрать на персональном компьютере. 14 сентября 2021 г. Секвенирование ДНК Исследователи из Массачусетского технологического института и Института Пастера во Франции разработали математический метод, позволяющий собирать целые геномы на персональном компьютере за считанные минуты. Это заметное достижение, поскольку стандартные методы сборки генома используют мощные и дорогие компьютеры и занимают примерно в 100 раз больше времени. «Мы можем быстро собрать целые геномы и метагеномы, включая микробные геномы, на скромном портативном компьютере», - сказала Бонни Бергер, профессор математики Саймонса в лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT) и автор книги исследование, опубликованное в журнале Cell Systems, в заявлении для прессы. «Эта способность важна для оценки изменений в микробиоме кишечника, связанных с болезнями и бактериальными инфекциями, такими как сепсис, чтобы мы могли быстрее вылечить их и спасти жизни». Прошло уже два десятилетия с тех пор, как был секвенирован геном человека, и с тех пор были достигнуты значительные успехи в технологии секвенирования. Однако, хотя операции секвенирования становятся длиннее и точнее, сборка целых геномов по-прежнему требует времени и требует больших ресурсов компьютера. Графы де Брейна - один из нескольких методов, используемых биоинформатиками при сборке геномов и генетических последовательностей, особенно длинных считываний. В этом исследовании Бергер и его коллеги создали то, что они называют подходом «минимизирующего пространства де Брейна» (mdBG), который отличается от того, что используется в настоящее время, поскольку он включает короткие последовательности нуклеотидов, называемые «минимизаторы», а не отдельные нуклеотиды. «Наши графы де Брейна в пространстве минимизатора хранят лишь небольшую часть всех нуклеотидов, сохраняя при этом общую структуру генома, что позволяет им быть на порядки более эффективными, чем классические графы де Брейна», - пояснил Бергер. Команда проверила свой метод на данных о последовательности человека и обнаружила, что он способен точно собирать геномы. Используя свой подход mdBG, они собрали геном человека менее чем за 10 минут, используя 10 ГБ оперативной памяти, что легко достижимо на обычном ноутбуке или настольном компьютере. «Кроме того, мы построили основанное на mdBG представление 661 405 бактериальных геномов, включающее 16 миллионов узлов и 45 миллионов ребер, и успешно проверили в нем гены антимикробной устойчивости за 12 минут», - пишут авторы, показывая, насколько полезен этот метод для медицинских исследователей. В этом исследовании использовали высокоточные чтения PacBio (коэффициент ошибок 1%), и их алгоритм в настоящее время лучше всего адаптирован для этих чтений, хотя они надеются развивать его в будущем. «Мы также можем обрабатывать данные секвенирования с коэффициентом ошибок до 4%», - добавляет Бергер. «Благодаря тому, что секвенсоры с длительным считыванием с различным уровнем ошибок быстро падают в цене, эта возможность открывает дверь к демократизации анализа данных секвенирования». Например, сверхдлинные считывания Oxford Nanopore в настоящее время имеют уровень ошибок 5–12%, но вскоре ожидается, что он упадет до 4% или ниже. «Мы планируем обратиться к полевым ученым, чтобы помочь им разработать быстрые участки для геномного тестирования, выходящие за рамки ПЦР и наборов маркеров, которые могут упустить важные различия между геномами», - говорит Бергер. Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда: https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view https://boinc.berkeley.edu/download_all.php https://boinc.ru |
Размещено в Без категории
Надоела реклама? Зарегистрируйтесь и она исчезнет полностью.
Всего комментариев 1
Комментарии
-
Programma_Boinc,
я так понимаю, на смену ковида собираются запустить что-то новенькое и необычное?Запись от XLAT размещена 10.10.2021 в 22:57 
