Məlumat

Çox Ardıcıllıq Alignmentində ardıcıllıqların sayını necə azaltmaq olar?

Çox Ardıcıllıq Alignmentində ardıcıllıqların sayını necə azaltmaq olar?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Təxminən 5000 ardıcıllığın olduğu Çoxlu Ardıcıl Alignmentim var. Bir çox ardıcıllıqlar da var ki, burada çox şey var ardıcıl olmayan bölgələr (məsələn, AU----CGGGCA--NNNNNNNNNN).

Beləliklə, sınaq və səhv yolu ilə 25% həddi tapdım, ona görə də sadə bir R yazaraq düzülmədə 400-ə yaxın ardıcıllığı saxlayaraq, ardıcıl olmayan bölgənin 25%-dən çoxunu (burada N) ehtiva edən ardıcıllığı sildim. skript.

Amma bilmək istərdim ki, bunun üçün başqa standart üsul varsa, məncə, ardıcıl olmayan regionların faiz həddi tapmağa əsaslanan ardıcıllığı sınaq və səhv yolu ilə silmək daha səmərəlidir. var, zəhmət olmasa mənə deyə bilərsiniz, necə edim?

Əvvəlcədən təşəkkürlər.


"Qısa Oxu" biokeçirici paketi sizin ardınca olduğunuz şey ola bilər.

Birmənalı olmayan əsaslarla ardıcıllığı aradan qaldırmaq üçün "təmiz" funksiyasına malikdir. Lazım gələrsə, o, dublikatları da silə bilər.


Müraciətinizi bilmək faydalı olardı. Bəzi proqramlar üçün qeyri-informativ mövqeləri idarə etmək üçün mexanizminiz olduğu müddətdə qeyri-müəyyən ardıcıllığa malik olmaq heç də problem deyil. Digər mövqelərdən alınan məlumatlar hələ də dəyərli ola bilər.

Çoxlu N-li ardıcıllıqların (düzləşdirmə matrisinin cərgələrinin) silinməsinin alternativi qeyri-informasiyalı və ya zəif düzülmüş mövqeləri (düzləşdirmə matrisinin sütunları) hizalanmadan silmək olardı. Bu, müəyyən dərəcədə məqsədinizin nə olduğundan asılıdır. Bu şəkildə gblock kimi alətlərdən istifadə etmək olar.

Məsələn, məqsədiniz regionun klasterləşdirilməsi və ya filogenetik qiymətləndirilməsini həyata keçirmək və ya yüksək dərəcədə qorunan bölgələri müəyyən etməkdirsə, zəif uyğunlaşdırılmış və ya qeyri-informativ sütunları silmək məqsədəuyğun olardı.

Digər tərəfdən, məqsədiniz bütün ardıcıllıqla (məsələn, zülal strukturları və ya açıq oxu çərçivələri) hansısa şəkildə bağlıdırsa, cərgələri/ardıcıllıqları silmək daha mənalı ola bilər. Amma mənə hələ də aydın deyil ki, həqiqətən də birmənalı olmayan mövqeləri silmək lazımdır. Bununla bağlı bəzi müzakirələr üçün bu köhnə tədqiqat qapısı mövzusuna və ya biostars mövzusuna baxa bilərsiniz.


İstifadəçi tərəfindən müəyyən edilmiş lövbər nöqtələri ilə çoxlu ardıcıl düzülmə

Çoxlu uyğunlaşdırma üçün avtomatlaşdırılmış proqram vasitələri çox vaxt bioloji cəhətdən mənalı nəticələr verə bilmir. Belə vəziyyətlərdə mütəxəssis biliyi hizalanmaların keyfiyyətini yaxşılaşdırmağa kömək edə bilər.

Nəticələr

Burada a təsvir edirik yarı avtomatik uyğunlaşdırma proqramının versiyası YÖNDƏN əvvəlcədən müəyyən edilmiş məhdudiyyətləri nəzərə ala bilər. İstifadəçinin homoloji olduğu güman edilən və buna görə də bir-birinə uyğunlaşdırılmalı olan ardıcıllığın hissələrini təyin etməsi mümkündür. Proqram proqramımız bu saytları olaraq istifadə edə bilər lövbər nöqtələri bu məhdudiyyətlərə uyğun çoxlu uyğunlaşdırma yaratmaqla. Bu yolla, bizim hizalama metodumuz tam avtomatlaşdırılmış prosedurlarla əldə edilən hizalanmalardan bioloji cəhətdən daha mənalı olan düzülmələr yarada bilər. Metodumuzun necə işlədiyini nümayiş etdirmək üçün biz öz yanaşmamızı ətrafdakı genomik ardıcıllıqlara tətbiq edirik Hox gen klasteri və DNT-ni bağlayan zülallar dəsti. Yan məhsul kimi biz bu proqramın performansı haqqında məlumat əldə edirik acgöz proqramımızın çoxlu düzülmə və əsas məqsəd funksiyası üçün istifadə etdiyi alqoritm. Bu məlumat DIALIGN-in gələcək inkişafı üçün faydalı olacaqdır. Təsvir edilən hizalama yanaşması TRACKER proqram sisteminə inteqrasiya olunub.


Giriş

Transmembran zülallar və ya inteqral zülallar, rabitə, metabolizm və tənzimləmə kimi hüceyrə sistemində oynadıqları rolun müxtəlifliyi ilə tanınırlar. Məməli genomu tərəfindən kodlanan zülalların təxminən 30%-i transmembran zülallardır 1 . Maraqlıdır ki, dərman molekullarının yarısı transmembran zülallarına müəyyən təsir göstərir, başqa bir səbəb transmembran zülallarının bu qədər kritik olmasıdır. Transmembran zülalları həmçinin hüceyrənin yapışması, immun qorunması, metabolizm və siqnal ötürülməsi kimi müxtəlif hüceyrə proseslərində iştirak edir. Bundan əlavə, transmembran zülalları daşıyıcı, reseptor və struktur zülal kimi vacib rollarına, həmçinin aşağı axının hüceyrədaxili proseslərə təsirinə görə potensial dərman hədəf namizədləridir 3 . Transmembran zülalların mürəkkəb təbiəti və müxtəlif bioloji proseslərdə iştirakı onları vacib tədqiqat obyektinə çevirir. Transmembran zülallar strukturlarını eksperimental olaraq təyin etməkdə mürəkkəbliyi ilə yaxşı tanınır 4 . Transmembran zülallarının Protein Məlumat Bankının 2017.02.10 5 versiyası ilə bu günə qədər yalnız 3099 transmembran zülal strukturu mövcuddur. Bu məlumat çatışmazlığı bir çox tədqiqat qrupunu homoloji modelləşdirmə ilə transmembran zülalların strukturlarını proqnozlaşdırmaq üçün ilhamlandırdı. Homoloji modelləşdirmədə hədəf ardıcıllığın naməlum strukturu membran zülalının funksiyası haqqında anlayışlar əldə etmək üçün uzaqdan əlaqəli zülalın məlum (şablon) strukturu əsasında modelləşdirilir. Bu cür tədqiqatlar iki zülal arasındakı əlaqələri, sonradan onların zülal ardıcıllığını uyğunlaşdırmaqla müəyyən etmək üsullarına əsaslanır. Üstəlik, transmembran zülal ailəsi daxilində ardıcıllıq səviyyəsində geniş dəyişikliklər aşkar edilə bilər və beləliklə, hizalanmada mürəkkəblik və səhv artır.

Transmembran zülallarının çoxsaylı ardıcıl düzülüşü ilk olaraq Cserzo 6, ardınca Bahr 7 tərəfindən həll edildi və illər keçdikcə transmembran zülal ardıcıllığının uyğunlaşdırılması üçün daha bir neçə üsul və vasitə işlənib hazırlanmışdır. Kalign 8, MAFFT 9, Muscle 10 və ClustalW kimi çoxlu ardıcıl düzülmə (MSA) üsulları öz dəqiqliyini “ardıcıllıq” meyarından və/və ya iterativ optimallaşdırmadan alır. Ardıcıllığa əsaslanan yanaşmalar, uyğunlaşdırılan ardıcıllıqlar arasında ikili düzülmələr kitabxanasına ən yaxşı uyğun gələn çoxlu ardıcıl düzülmə yaratmaq məqsədi daşıyır. TM-Coffee 11, PRALINETM 12 və Promals 13, BALIBASE2.0 7 etalonundan transmembran zülallarının düzülüşündə yaxşı performans göstərdiyi aşkar edilmiş homoloji modelləşdirməyə 14 əsaslanır. PDB-də məlum transmembran zülal strukturlarının çatışmazlığı tez-tez ən yaxşı şablonlarda 30% -dən az olan aşağı ardıcıllıq şəxsiyyətinə səbəb olur. Transmembran zülallarının çoxsaylı ardıcıl uyğunlaşdırılması üçün homologiyaya əsaslanan vasitələrin mövcudluğuna baxmayaraq, çox güman ki, giriş ardıcıllığının sayı, dönüş vaxtı və strukturlardan asılılıq kimi mövcud metodların məhdudiyyətləri səbəbindən çox sayda transmembran bölgələri aşkar edilməmiş və ya uyğunlaşdırılmamış qalır. Digər tərəfdən, TM-Aligner nə struktur homologiyaya əsaslanan yanaşmalar üzərində işləmir, nə də ardıcıllıqların sayına məhdudiyyət qoymur və çox az dönüş vaxtı tələb edir. TM-Aligner istənilən uzunluqdakı qeyri-məhdud sayda transmembran zülallarının çoxsaylı ardıcıl düzülməsini həyata keçirə bilər.

Bioloji membran zülalları sitoplazmatik və qeyri-sitoplazmik bölgələr arasında transmembran olduğundan, hətta aşağı ardıcıllıqla oxşarlıqda belə, ardıcıllığı müxtəlif bölgələrə bölmək və onları ayrı-ayrılıqda uyğunlaşdırmaqla dəqiq uyğunlaşma mümkündür. Bu düzülmələr daha sonra dəqiq şəkildə bir-birinə yapışdırılır ki, transmembran bölgələri pozulmasın və zülal ailəsindəki mühüm qalıqlar hizalanma prosesi boyunca qorunub saxlanılsın. TM-Aligner, transmembran zülallarını dəqiq və həssas şəkildə uyğunlaşdıra bilən şərtsiz (uzunluq və ardıcıllıqların sayı baxımından) bir vasitədir. TM-Aligner transmembran zülallarının uyğunlaşdırılması üçün unikal qlobal, mütərəqqi uyğunlaşdırma metodu kimi hazırlanmışdır. Proqressiv və ya ağaca əsaslanan üsul əvvəlcə ən çox oxşar ardıcıllıqları düzəldin və sonra bütün ardıcıllıqlar düzülənə qədər ardıcıl olaraq daha az oxşar ardıcıllıqları uyğunlaşdırmaya əlavə edin. TM-Aligner ardıcıllıqla əlaqəliliyi təsvir edən ilkin bələdçi ağacı yaratmaq üçün UPGMA 15 metodundan istifadə edir. Transmembran bölgələrini proqnozlaşdırmaq üçün TMHMM 16 istifadə edildi və müxtəlif bölgələri birləşdirmək üçün dinamik proqramlaşdırma və Wu-Manber simli uyğunluq alqoritmi 17 istifadə edərək hizalamalar edildi.


Metodlar

Proqressiv Alignment

Proqressiv metod MSA üçün istifadə edilən əsas uyğunlaşdırma strategiyalarından biridir. Onun kifayət qədər yaxşı nəticə verdiyi məlumdur və MSA 14 üçün ən çox istifadə edilən evristik metoddur. Buna görə də alqoritmimizin əsası kimi seçilir. Mütərəqqi strategiyanın əsas axını bələdçi ağacını hazırlamaq və bələdçi ağacındakı budaqlanma sırasına əsaslanaraq ardıcıllığı uyğunlaşdırmaq üçün cüt-cüt düzülmələrdən istifadə etməkdir. Bələdçi ağacı ardıcıllıqların cüt məsafəsi əsasında formalaşır. Bələdçi ağac ən qısadan ən uzun məsafəyə doğru ardıcıllıqla formalaşır. Əvvəlcə ən yaxından əlaqəli ardıcıllıq cütü düzülür və sonra bütün ardıcıllıqlar düzülənə qədər qalan ardıcıllıqlar əvvəlki düzülmə ilə düzülür. Hər mərhələdə ikili düzülmə həyata keçirilir və düzülmələri yekunlaşdırarkən son mərhələdə dəqiqləşdirilir. Təkmilləşdirmə mərhələsində, digər cüt düzülmələrdən düzülmüş ardıcıllıqlara əsaslanan cəzaları tənzimləmək üçün ilkin boşluqlara yenidən baxılır. Mütərəqqi metodların dəyişdirilmiş formalarından istifadə edən bir çox MSA alqoritmləri var 2 . Pseudo-kod ilə birlikdə mütərəqqi uyğunlaşdırma metodu haqqında təfərrüatlar Əlavə Materialda (Data S2) verilmişdir.

Bələdçi ağacının qurulması və cüt-cüt düzülmə, mütərəqqi uyğunlaşdırma metodunda icra vaxtı və yaddaşdan istifadə üçün əsas töhfə verənlərdir. Səmərəli saxlama və ardıcıllığın ümumi alt sətirlərinin sürətli axtarışını təmin edən şəkilçi ağacı kimi məlumat strukturunun istifadəsi bələdçi ağacı addımının mürəkkəbliyini yaxşılaşdırmağa kömək edir. Eynilə, ikili düzülmələr MSA-da iştirak edən ardıcıllıqlar kifayət qədər böyük olduqda ən çox vaxt aparan prosesə çevrilən dinamik proqramlaşdırma yanaşmasından istifadə etməklə həyata keçirilir. Sərhədli dinamik proqramlaşdırma alqoritmi ikili düzülmələrin performansını artırmaq üçün istifadə olunur.

Suffiks ağacından çox oxşar DNT ardıcıllığı üçün ümumi alt sətirlər sürətlə çıxarıla bilər. Bu, yalnız uyğunlaşdırılmamış bölgələri tərk edir. Dəyişdirilmiş cüt-cüt düzülmə alqoritmi ardıcıllıqlar arasında oxşarlıq artdıqca icra müddətində və yaddaşdan istifadədə də əhəmiyyətli təkmilləşdirmə təmin edir.

Bənzər ardıcıllıqların uyğunlaşdırılmasını artırmaq üçün ağac şəkilçisi

Suffiks ağacları indekslənmiş sətirdə axtarışın performansını əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırır və buna görə də nümunə uyğunluğu, alt sətirlərin tapılması və s. ilə bağlı problemlərdə geniş istifadə olunur. Bir çox mövcud uyğunlaşdırma alqoritmləri uyğun gələn alt sətirləri müəyyən etmək üçün şəkilçi ağacından istifadə edir və şəkilçi ağacının qurulması üçün müxtəlif alqoritmlər mövcuddur 15 ,16,17,18,19,20,21. Zaman və məkan mürəkkəbliyi baxımından üstün olduğu üçün icrada Ukkonen şəkilçisi ağac konstruksiyasına 15 əməl edilir 22 .

Hər bir giriş ardıcıllığı bərabər ölçülü seqmentlərə bölünür və bu seqmentlər şəkilçi ağacını qurmaq üçün istifadə olunur. Suffiks ağacı bir kök ilə xarakterizə olunur və hər kənar ardıcıllıqla nukleotidlə işarələnir. İstənilən node üçün v, kənar etiketləri kökdən tutaraq birləşdirərək yaranan sətir v həmin qovşağın yolu, yol(v). Suffiks ağacının optimal axtarış müddətini təmin etdiyi məlumdur 16,23 , yəni qovşağın müəyyənləşdirilməsi v, verilmiş P nümunəsi üçün kökə ən yaxındır, belə ki, P prefiksidir yol(v) P uzunluğuna xətti zamanla yerinə yetirilə bilər. Düyün alt ağacındakı bütün yarpaqlar v sonra S sətirində P nümunəsinin baş verməsini təmsil edin.

Əgər varsa n Orta uzunluğu ilə DNT ardıcıllığı m, bir ardıcıllıq üçün şəkilçi ağacı qurmaq üçün vaxt mürəkkəbliyidir O(m) (1-ci alqoritmdə 2-3 sətir). Suffiks ağacını qurduqdan sonra ümumi alt sətirləri və uyğun seqmentləri müəyyən etmək üçün hər ardıcıllıq cütünün hər bir seqmenti üçün şəkilçi ağacını axtarın. Axtarış n şəkilçi ağacında ardıcıllıq xərcləri O(nm) (1-ci alqoritmdə 5-7-ci sətirlər). Uyğun olmayan seqmentlər üçün faiz eyniliyini və əgər varsa uzunluq fərqini qeyd edin. Ardıcıllıqlar bərabər ölçülü seqmentlərə bölündüyü üçün hər ardıcıllığın yalnız sonuncu seqmenti fərqli uzunluğa malik olacaq. Cütləşmələr üçün yalnız uyğun gəlməyən seqmentlər nəzərə alınır və bilik bazasından öyrənmə çıxarmaq üçün xüsusiyyətlər, yəni faiz eyniliyi və uzunluq fərqi istifadə olunur. Cütlü düzülmələri yerinə yetirmək üçün bələdçi ağacı hər bir ardıcıllıq cütü üçün çıxarılan oxşarlıq ölçüsü əsasında formalaşır.

Cüt şəkildə düzülmə üçün dəyişdirilmiş N-W alqoritmi

Əvvəlki araşdırmalarımız sübut etdi ki, cüt düzülmələr üçün 13 matrisinin yalnız məhdud sayda diaqonallarını doldurmaqla optimal düzülmə əldə etmək olar. Optimal uyğunlaşma əldə etmək üçün doldurulmalı olan diaqonalların sayı bütün hallarda sabit deyil. Beləliklə, ilkin şərt kimi doldurulacaq diaqonalların minimum sayını tapmaq lazımdır. Bu, nöqtə planı yanaşmasından istifadə etməklə həyata keçirilir. Dotlet 24 alqoritmində bəzi dəyişikliklərlə doldurulacaq diaqonalların sayını əldə etmək olar. Test nəticələri ardıcıllıqlar və doldurulacaq diaqonalların sayı arasındakı oxşarlığın tərs mütənasib olduğunu sübut etdi. Əvvəlki tədqiqatımıza görə 13 , % identifikasiyası (50%-dən çox) və uzunluq fərqi (25%-dən az) olan ardıcıllıqların cüt-cüt düzülmələrdə yaddaşdan istifadə və icra müddətində 50% yaxşılaşma əldə etdiyi bildirilir.

Bizim yanaşmamızda ikili düzülmə yalnız uyğun gəlməyən seqmentlər üçün həyata keçirilir. Ardıcıllıqlar arasında oxşarlıq artdıqca, düzüləcək seqmentlərin sayı azalır. Dəyişdirilmiş uyğunlaşdırma alqoritmi oxşarlıq artdıqca mürəkkəbliyi daha da azaldır. Doldurulacaq diaqonalların sayını müəyyən etmək üçün giriş ardıcıllığından ən uzaq seqment cütü seçilir. Bu, icra müddətini yaxşılaşdırır və eyni zamanda bütün ikili düzülmələrin optimal uyğunlaşma təmin etməsini təmin edir, çünki bu, verilmiş giriş dəsti üçün ən yüksək diaqonal sayı olacaqdır. Baxmayaraq ki, bu addım yalnız bir cüt düzülməni əhatə edir, bu, çox böyük ardıcıllıqlar üçün baha başa gələ bilər. Beləliklə, bilik bazası təlim məlumatları ilə qurulur və bilik bazasından bilik çıxarmaq üçün ən yaxın qonşu alqoritmi olan öyrənmə təbəqəsi istifadə olunur. Daha çox öyrənmə ilə bilik bazası daha dəqiq olur və daha sürətli öyrənmə ilə nəticələnir.

Ənənəvi dinamik proqramlaşdırmada ikili düzülmə əsaslıdır, mürəkkəblik budur O(m 2 )uzunluğu olan ardıcıllıq seqmentləri üçün m. Dəyişdirilmiş hizalama yanaşmamızda mürəkkəblik azalır O(m * k) + O(2m * d), burada k uzunluq fərqidir və d doldurulmuş diaqonalların sayıdır. Çox oxşar ardıcıllıqlar olduqda, k → 0 və (dll m) , buna görə də mürəkkəblik olur O(m) müqayisədə O(m 2) bütün matrisi doldurduğumuz ənənəvi dinamik proqramlaşdırma yanaşması vəziyyətində. Ən pis halda mürəkkəblik olardı O(m 2) 2 kimim * d bərabər olur m 2 , ardıcıllıqlar arasında oxşarlıq azaldıqda.

Nəzarət olunan öyrənmə təbəqəsi

Cütlü uyğunlaşdırma üçün məhdud dinamik proqramlaşdırma daha yaxşı performansa nail olmaq üçün yanaşmamızda açardır. Təcrübənin nəticələrindən 13 məlum olur ki, doldurulacaq diaqonalların sayı oxşarlıq səviyyəsindən və uzunluq fərqindən asılıdır. Doldurulacaq diaqonalların sayı haqqında əvvəlki biliklər cüt-cüt düzülmə addımı üçün ilkin şərtdir. Təlim verilənlər bazasından istifadə edərək, diaqonalların sayına ardıcıl oxşarlığının xəritələşdirilməsi ilə bilik bazası qurulur. Bilik bazasından biliyi çıxarmaq üçün ən uzaq seqmentlər üçün ardıcıl oxşarlıq ölçüsündən (faizlə identifikasiya və uzunluq fərqindən) istifadə olunur. Ən yaxın qonşu alqoritmi bilik bazasından ən yaxşı uyğun gələn girişi müəyyən etmək üçün istifadə olunur 25,26 . Nümunələrin tanınması üçün ölçülərin daha az sayı (faiz eyniliyi və uzunluq fərqi) öyrənmə alqoritmi kimi ən yaxın qonşunun seçilməsinin əsas səbəbi idi. Ən yaxın qonşu alqoritmi haqqında daha ətraflı məlumat Əlavə Materialda verilmişdir (Data S3).

(Bilik bazasının yaradılması/öyrənilməsi).

Öyrənmə təbəqəsi daxilolma ardıcıllığını təsnif etmək üçün xüsusiyyətlər kimi faiz eyniliyi və uzunluq fərqindən istifadə edir. Hər ardıcıllıq cütü üçün bu xüsusiyyətlər çıxarılır və giriş verilənlər bazası üçün uzunluq fərqi üçün ən yüksək dəyər və şəxsiyyət üçün ən aşağı dəyər birləşməsi seçilir. Sonra, ən yaxın dəsti müəyyən etmək üçün bilik bazası ilə uyğunlaşdırılır. Alqoritm əvvəlcə dəqiq uyğunluğu yoxlayır, dəqiq uyğunluq olmadıqda isə ən yaxın uyğunluğu yoxlayır (±(2–3)% diapazonu daxilində). Bu ən yaxın uyğunluq üçün diaqonalların sayı götürüləcək və bu, mütərəqqi MSA-da cüt düzülmə üçün istifadə ediləcək. Hər dəfə bilik bazasında ən yaxın uyğunluğu olmayan yeni xüsusiyyətlər dəsti ilə qarşılaşdıqda, diaqonalların sayını müəyyən etmək üçün dotlet alqoritmi icra edilir. Bu öyrənmə daha sonra gələcək uyğunlaşmalar üçün bilik bazasına daxil edilir. Bilik bazasında daha çox qeydlər uyğunlaşdırmanın performansını və dəqiqliyini yaxşılaşdıracaq. Şəkil 1-də nümunə verilənlərlə alqoritmin hərəkəti göstərilir.

SPARK-MSNA alqoritminin nümunə axını.

Spark ilə paralel icra

Paralel hesablama alqoritmdə iki mərhələdə MapReduce modelindən istifadə etməklə həyata keçirilir. Suffiks ağacı konstruksiyası və mütərəqqi metodun qoşa düzülməsi. MapReduce Hadoop və ya Spark istifadə edərək həyata keçirilə bilər. Yaddaşdaxili hesablama ilə spark tərəfindən təmin edilən vaxtda əlavə təkmilləşdirmə sayəsində qığılcım MapReduce çərçivəsi kimi seçilir 27 . MapReduce proqramlaşdırma modeli haqqında ətraflı məlumat Əlavə Materialda (Data S4) verilmişdir.

Ukkonen alqoritmi ilə şəkilçi ağacının istifadəsi xətti zaman mürəkkəbliyi ilə nəticələnsə də, cəlb olunan ardıcıllıqların ölçüsü olduqca böyük olduqda bu, daha baha başa gələ bilər. MapReduce proqramlaşdırma modeli 28 istifadə edərək paralel tikinti ilə performans daha da yaxşılaşdırılır. Suffiks ağacı şaquli olaraq bölünür və hər bölmə müstəqil şəkildə qurulur. Şaquli bölmədən yaranan prefikslər açarı, onun başlanğıc mövqeləri isə dəyəri təşkil edir. Bu açar-dəyər cütü xəritə tapşırığından istifadə etməklə işlənir və alt ağaclar hesablama qovşaqları tərəfindən paralel olaraq qurulur. Altağacdan şəkilçi ağacı konstruksiyası, qarışdırma və azaltma yükünü azaltmaq üçün xəritə tapşırıqları ilə birləşdirilir. Alqoritm 4A şəkilçi ağac quruluşunun xəritə funksiyası üçün axını göstərir.

Cütlə düzülmə mərhələsi uyğunlaşdırılmış seqmentləri yoxlayır və yalnız uyğunsuz seqmentlər daha sonra qoşa düzülmə üçün götürülür. Seqmentlərin cüt-cüt düzülməsi MapReduce modelindən istifadə etməklə paralel olaraq həyata keçirilir. Seqment indeksi olan ardıcıllığın adı açardır və ardıcıllıq seqmenti bu xəritə mərhələsi üçün dəyərdir. Daha sonra hər bir hesablama qovşağı dəyişdirilmiş cüt alqoritmdən istifadə edərək ikili düzülməni həyata keçirir. Nəticə daha sonra açar-dəyər cütü şəklində ötürülür, burada açar seqment indeksi ilə ardıcıllığın adıdır və dəyər düzülmüş ardıcıllıqdır. Bir cüt ardıcıllıq üçün uyğunlaşdırılmış ardıcıllıq seqmentləri azaltma tapşırığına əlavə yükdən qaçmaq üçün xəritə tapşırığı ilə birləşdirilir. 4B alqoritmi cüt-cüt düzülmə üçün xəritə funksiyasının hərəkətini göstərir.

(Şəkilçi ağacın qurulması üçün xəritə funksiyası).

(Cütlə düzülmə üçün xəritə funksiyası).

Paralel icra alqoritmin mürəkkəbliyini yaxşılaşdırmır, lakin icra müddətini yaxşılaşdırmağa kömək edir. Hesablama qovşaqlarının sayı emal ediləcək bölmələrin sayına bərabər və ya ondan çox olduqda, icra müddəti tək bölmənin işlənməsi və yekun nəticənin qurulması üçün azaltma mərhələsi üçün əlavə xərcə bərabərdir. Hesablama qovşaqlarının sayı az olarsa, ardıcıl işləmə ilə müqayisədə daha yaxşı performans üçün bölmə qrupları yaradılır və bölmə qrupları paralel olaraq emal edilir. Spark çərçivəsi MapReduce-un verilənlərin lokalizasiyası konsepsiyasından istifadə etməklə şəbəkə yükünü azaldır, lakin son nəticəni yaratmaq üçün səpələnmiş ara nəticələri birləşdirməklə həmişə orada olacaq. Lakin böyük verilənlər bazası halında, bu əlavə məsrəf ardıcıl icra və ya ənənəvi paylanmış hesablama (OpenMP/MPI) ilə müqayisədə xeyli aşağıdır. Şəkil 2 alqoritmin hərəkət sxemini göstərir.

SPARK-MSNA alqoritminin axın qrafiki.


Giriş

Bir sıra homoloji ardıcıllığın çoxlu ardıcıl düzülüşü (MSA) molekulyar ardıcıllıq məlumatlarından təkamül əlaqələrini çıxarmaq elmi olan molekulyar filogenetikanın vacib addımıdır. Filogenetik analizdəki səhvlər, MSA-larda tez-tez yüksək dərəcədə fərqli yerlər kimi təqdim olunan yer homologiyası və ya çoxlu əvəzetmələrin doyması [1] ilə səhvən nəticələnə bilər. Səhvləri və filogenetik cəhətdən qeyri-informasiyalı saytları aradan qaldırmaq üçün bir neçə üsul MSA-lardan sayt/region fərqliliyi hesablamalarından istifadə edərək yüksək dərəcədə fərqli saytları “kəsmək” və ya filtrasiya etməkdir [1-4]. Xüsusilə minlərlə taksondan [5] yüzlərlə MSA-nı təhlil edən tədqiqatlar üçün MSA-nın kəsilməsinin faydalı əlavə məhsulu ondan ibarətdir ki, MSA-ların kəsilməsi filogenomik nəticə çıxarmaq üçün tələb olunan hesablama vaxtını və yaddaşı azaldır. İndiki vaxtda MSA-nın kəsilməsi molekulyar filogenetik nəticənin adi hissəsidir [6].

MSA kəsmə strategiyalarının hədsiz populyarlığına baxmayaraq, bu yaxınlarda aparılan bir araşdırma göstərdi ki, kəsmə tez-tez filogenetik nəticənin dəqiqliyini artırmaq əvəzinə azaldır [7]. Bu azalma onu göstərir ki, mövcud strategiyalar əvvəllər filogenetik dəqiqliyə töhfə verdiyi sübut edilmiş filogenetik məlumatlı saytları (məsələn, parsimony-informativ və dəyişkən saytlar) aradan qaldıra bilər [8]. Bundan əlavə, filogenetik qeyri-dəqiqliyin çıxarılan yerlərin sayı ilə müsbət əlaqəli olduğu [7] göstərilmişdir ki, bu da kəsilmiş MSA-ların filogenetik nəticənin hesablama vaxtını azaltdığı, lakin azaldılmış dəqiqlik bahasına olduğu bir sürət-dəqiqlik nisbətini ortaya qoyur. Daha geniş şəkildə, bu tapıntılar alternativ MSA kəsmə strategiyalarına ehtiyacı vurğulayır.

Bu ehtiyacı qarşılamaq üçün biz konseptual olaraq yeni çərçivəyə əsaslanan MSA kəsmə alqoritmi olan ClipKIT-i inkişaf etdirdik. MSA-larda ehtimal olunan filogenetik cəhətdən qeyri-informativ saytları müəyyən etmək və aradan qaldırmaq məqsədi daşımaq əvəzinə, ClipKIT daha əvvəllər nümayiş etdirilmiş (digər sayt növləri və MSA-ların xüsusiyyətləri ilə yanaşı, məsələn, dəyişən saytlar və hizalanma uzunluğu) səliqəli-informativ saytların müəyyən edilməsinə və saxlanmasına diqqət yetirir. filogenetik cəhətdən informativ olmaq [8]. ClipKIT cəmi 5 müxtəlif kəsmə strategiyasını həyata keçirir. Müəyyən ClipKIT kəsmə strategiyaları istifadəçilərə həmçinin əvəzetmə modellərində [9] əsas tezlikləri məlumatlandıran daimi saytları saxlamağa və/yaxud sayt başına boşluqlar (və ya sahə boşluqları) ilə təmsil olunan taksonların fraksiyasına əsaslanan düzülmələri düzəltməyə imkan verir. Biz ClipKIT və digər hizalama kəsmə proqramından istifadə edərək, məməlilər və qönçələnmə maya ardıcıllığının [8] empirik məlumat dəstlərindən [8] və metazoaların, bitkilərin, filamentli göbələklərin və daha böyük tumurcuqların nümunələrinin təqlid edilmiş məlumat dəstlərindən təxminən 140.000 düzülüşü istifadə edərək, filogenetik nəticələrin dəqiqliyini və dəstəyini sınaqdan keçirdik. ardıcıllıqlar [10-13]. Biz tapdıq ki, ClipKIT ilə kəsilmiş düzülmələr, digər düzləşdirmə kəsmə proqramlarını ardıcıl olaraq üstələmiş dəqiq və yaxşı dəstəklənən filogenetik nəticələrə gətirib çıxardı. Əlavə olaraq qeyd edirik ki, ClipKIT ilə kəsilmiş düzülmələr filogenetik nəticə zamanı hesablama vaxtına qənaət edə bilər. Birlikdə götürdükdə, əldə etdiyimiz nəticələr göstərir ki, parsimony-informativ saytların müəyyən edilməsi və saxlanmasına əsaslanan hizalanmanın kəsilməsi möhkəm hizalanma kəsmə strategiyasıdır.


Parametrlər

  • -o, --outfile <string> çıxış faylının adını təyin edin (standart olaraq STDOUT)
  • -mövzuların_sayı <integer> istifadə olunan mövzuların sayını təyin edin və əks halda avtomatik aşkarlayın
  • -krup FASTA formatı əvəzinə CLUSTALW çıxış formatından istifadə edin
  • -c, --consistency REPS 0 outfile" və ya "msaprobs infile -o outfile" istifadə edir

"Açıq fayl" faylı üçün FASTA formatında çoxlu düzülmələri çıxarın

Çoxlu hizalamanın icrasını sürətləndirmək üçün 4 ipdən istifadə edin

BioPerl istifadəsi

MSAProbs BioPerl tərəfindən dəstəklənir. Bu proqramı BioPerl-də necə istifadə etmək olar? Ətraflı məlumat üçün bura klikləyin.


Mətn sətirləri üçün çox ardıcıl düzülüşü necə hesablamaq olar

Mən sətirlər dəstinin çoxsaylı ardıcıl düzülməsini hesablamalı olan proqram yazıram. Mən bunu Python-da etməyi düşünürdüm, lakin daha praktik olarsa, xarici proqram təminatından və ya başqa dildən istifadə edə bilərdim. Məlumatlar o qədər də böyük deyil, mənim güclü performans tələblərim yoxdur və mən təxminlərə dözə bilirəm (yəni, mən sadəcə kifayət qədər yaxşı uyğunlaşma tapmalıyam). Yeganə problem odur ki, sətirlər adi sətirlərdir (yəni, potensial olaraq müntəzəm simvol kimi qəbul edilməli olan yeni sətirləri olan UTF-8 sətirləri) onlar DNT ardıcıllığı və ya zülal ardıcıllığı deyil.

Mən bioinformatikada adi hallar üçün xüsusi mürəkkəb fayl formatları və mənə lazım olmayan bir çox funksiya ilə tonlarla alət və məlumat tapa bilərəm, lakin sadə sətirlər üçün proqram təminatı, kitabxanalar və ya nümunə kodu tapmaq gözlənilmədən çətindir. Mən yəqin ki, bu problem üçün bir çox alqoritmlərdən hər hansı birini yenidən həyata keçirə və ya sətirimi DNT olaraq kodlaya bilərdim, lakin daha yaxşı bir yol olmalıdır. Hər hansı həll yollarını bilirsinizmi?


Multalin yardım səhifəsi

Bu proqram sizə eyni vaxtda bir neçə bioloji ardıcıllığı uyğunlaşdırmağa imkan verəcək.

Çox ardıcıl düzülmə nədir? Bu, bir neçə zülal və ya nuklein turşusu ardıcıllığının postulatlaşdırılmış boşluqlarla düzülüşüdür ki, oxşar qalıqlar üst-üstə düşsün. Müsbət xal eyniliklərə, mühafizəkar və ya qeyri-mühafizəkar əvəzetmələrə (oxşarlığı ölçən xal amplitudası) əlavə edilir və ideal proqram bütün mümkün uyğunlaşmaları nəzərə alaraq və istənilən uzunluq boşluğuna icazə verərək, ümumi balı maksimuma çatdıracaq boşluqlara cəza əlavə olunur. mövqe.

Təəssüf ki, hesablama tələbləri, həm vaxt, həm də yaddaş, n-ci güc kimi böyüyür, burada n sıra nömrəsidir, buna görə də bu ideal düzülmə yalnız iki ardıcıllıq və ya üç qısa ardıcıllıq üçün tapıla bilər. Ümumi halda, proqramlar praktiki olmaq üçün optimallaşdırma şərtlərini məhdudlaşdırmalıdır. Buna baxmayaraq, daha çox insan təhlili üçün başlanğıc nöqtəsi təmin etmək üçün çoxlu ardıcıllıqla uyğunlaşdırma üçün mövcud avtomatik sistemin olması danılmaz faydalıdır.

Multalin mütərəqqi cüt düzülmələrdən istifadə edərək əlaqəli ardıcıllıqlar qrupundan çoxlu ardıcıl düzülmə yaradır. İstifadə olunan üsul "İerarxik klasterləşmə ilə çox ardıcıl uyğunlaşma", F.Korpet, 1988, Nucl. Acids Res. 16 10881-10890.

Xəbərdarlıq: MultAlin-dən istifadə etmək üçün heç bir kompüter bacarıqları tələb olunmur, yalnız əsas www bilikləri!

MultAlin ana səhifəsində siz böyük bir düzbucaqlı görəcəksiniz. Bu, ardıcıllığınızı yapışdıracağınız yerdir (kəsmək və yapışdırmaqda olduğu kimi) (birinci dəfə ardıcıllıq nümunəsini sınayın). Ardıcıllığınızı yapışdırmaq əvəzinə, siz ardıcıllıq faylınızın adını verə və ya onu Gözdən keçir düyməsi ilə seçə bilərsiniz.

Növbəti addım parametrləri təyin etməkdir. Bunlar yalnız www-in əsas çətinlikləridir, lakin siz əlaqəli sual işarəsinə klikləməklə kömək tapa biləcəksiniz. Sadəcə olaraq açılan menyulardan istifadə edin və ya lazım olduqda mətn və ya rəqəmləri daxil edin. Hazır olduğunuzda "məlumatları təqdim et" düyməsini klikləyin (səhifənin yuxarısındakı və ya altındakı düymələrdən istifadə edə bilərsiniz .

İndi siz serverimizin hesablamasını gözləməli olacaqsınız.(bu, çox böyük ardıcıllıqlar üçün bir neçə saat çəkə bilər).

Nəticə GIF şəkli (standart), düz mətn və ya rəngli html səhifəsi şəklində internet brauzerinizə geri göndəriləcək. Siz rəngləri, şrift ölçüsünü, sətir ölçüsünü və s. və hətta konsensus səviyyələrini dəyişdirə biləcəksiniz (ətraflı məlumat üçün Təqdimat seçimlərinə baxın).

Prosedur MultAlin quraşdırması ilə eynidir, sadəcə olaraq açılan menyulardan istifadə edin və lazım olduqda mətn və ya rəqəmləri daxil edin. Hazır olduqda, "Dəyişiklikləri tətbiq et" düyməsini basın. Yeni şəkil az sonra görünəcək. (yalnız şəkil dəyişdirilir, heç bir düzəliş edilmir)

Nəticə səhifənizdə hizalanmaya ardıcıllıq əlavə edə bilərsiniz. Bu ardıcıllıq artıq uyğunlaşdırılmış ardıcıllığınızla uyğunlaşdırılacaq və siz yeni nəticə səhifəsi əldə edəcəksiniz, yeni ardıcıllıq onun daha oxşar ardıcıllığının yanında yerləşdirilir. Bu addım üçün MultAlin yeni ardıcıllığın və artıq düzülmüş ardıcıllığın blokunun optimal uyğunlaşdırılmasını həyata keçirir: birinci formada bütün ardıcıllıqların düzülməsini birbaşa xahiş etsəniz, nəticə fərqli ola bilər.

Yeni ardıcıllığınızı Fasta/Multalin formatında düzbucaqlı aerada yapışdırın (məsələn, ardıcıllığın adı üçün başlanğıcı '>' olan bir sətir və ardıcıllığın özü olan digər sətirlər). Hazır olduqda "Dəyişiklikləri tətbiq et" düyməsini basın.

MultAlin formatı Fasta ilə oxşardır. Ardıcıllıqlar nəzərə alınmayan boşluqlar və ya rəqəmlərlə kəsilə bilər (MultAlin və saf Fasta formatlarında nümunələrə baxın)

Ardıcıllığın adı LOCUS açar sözündən sonrakı ilk sözdür. Ardıcıllıq ORIGIN açar sözündən sonrakı sətirdən başlayır. Növbəti ardıcıllıq məlumatı LOCUS açar sözü ilə başlayır. Nümunəyə baxın.

Ardıcıllığın adı ID açar sözündən sonra gələn ilk sözdür. Ardıcıllıq SQ açar sözündən sonrakı sətirdən başlayır. Növbəti ardıcıllıq məlumatları aşağıdakı sətirdən başlayır // Nümunəyə baxın.

Ardıcıllıqla düzülmə aşağıdakı kimi göstəriləcək:

Rəngli şəkil

GIF şəkli istənilən şəkil kimi yüklənir. "Şəkilləri avtomatik yükləmək" seçimini etməmisinizsə, şəkil düyməsini basın. Görəcəyiniz GIF şəkli konfiqurasiya edilə bilər. Siz şərh mətninin rənglərini, şrift ölçüsünü, fon rəngini, yüksək və aşağı konsensus rənglərini və neytral rəngi dəyişə bilərsiniz.

Düz mətn

Şəkilləri və ya böyük html səhifələrini yükləməkdə probleminiz varsa, bu, ən sürətli yoldur.

Rəngli html mətni

İstənilən halda konsensus səviyyələrini tənzimləyə bilərsiniz.

Mövcud fayllar

Yalnız aşağıda siz daxiletmə ardıcıllığı faylını, klaster faylını, fasta və ya msf formatında düz mətni, kodlaşdırılmış mətn, html mətni və ya gif şəkli kimi rəng göstəriciləri ilə msf formatında düzülüşü görə biləcəksiniz.

Bu fayllardan hər hansı birini sadəcə WWW brauzerinizdən istifadə etməklə yerli diskinizdə saxlamaq olar. Düz mətnlər istənilən mətn redaktoru, Html səhifəsi və GIF şəkli, brauzeriniz və ya bu formatlara icazə verən mətn prosessoru ilə baxıla, redaktə edilə və ya çap edilə bilər.

Kodlanmış mətnin rəng göstəricilərini həqiqi rənglərə çevirmək üçün siz Microsoft Word və MultAlin makrosundan (FTP multalin.dot və hətta brauzerinizdə tək simvollar görsəniz belə diskdə saxla) istifadə edə bilərsiniz:

Digər parametrlər

Blosum62 simvollarının müqayisə cədvəli

S. Henikoff və J.G. Henikoff, Zülal bloklarından amin turşusu əvəzedici matrislər, 1992, P.N.A.S. ABŞ 89, 10915-10919. Bu cədvəl qeyri-mənfi olması üçün hər girişə 4 əlavə edilən orijinal Blosum62-dir.

Dayhoff simvollarının müqayisə cədvəli

M.O. Dayfoff, R.M. Schwartz və B.C. Orcutt, Protein və Ardıcıllıq Strukturu Atlası, Ed M.O. Dayhoff, Milli Biotibbi Araşdırmalar Fondu (Vaşinqton D.C. 1979). Bu cədvəl Dayhoff-un PAM250-dir və mənfi olmaması üçün hər bir girişə 8 əlavə olunur.

Genetik simvolların müqayisə cədvəli

Hər bir dəyər müvafiq amin turşusu kodonunda ümumi əsasların maksimum sayıdır.

Risler simvolu müqayisə cədvəli

J.L.Risler, M.O Delorme, H.Delakrua, A.Henaut, Molekulyar Biologiya jurnalı, 204, 1019, 1988.

DNT simvolu müqayisə cədvəli

Bu cədvəl, X/N istisna olmaqla, hər hansı IUB (Beynəlxalq Biokimyəvilər İttifaqı) nuklein turşusunun qeyri-müəyyənlik simvolları arasında hər hansı üst-üstə düşmə üçün uyğunluğu göstərir:
A və ya C = MA və ya G = RA və ya T = WC və ya G = SC və ya T = YG və ya T =KA və ya C və ya G = VA və ya C və ya T = HA və ya G və ya T =DC və ya G və ya T = BA və ya C və ya G və ya T = X və ya N
These codes are compatible with the codes used by the EMBL, GenBank and PIR data libraries and by the GCG package.

Alternate DNA symbol comparison table

8 for a match
6 for a match with two base ambiguity symbol
4 for a match with a three base ambiguity symbol
3 for a match with a four base ambiguity symbol

where the ambiguity symbols are :

A or C = M A or G = R A or T = W C or G = S C or T = Y G or T =K A or C or G = V A or C or T = H A or G or T =D C or G or T = B A or C or G or T = X or N
These codes are compatible with the codes used by the EMBL, GenBank and PIR data libraries and by the GCG package.

Identity symbol comparison table

This table scores 1 for a match and 0 for a mismatch between any two letters.

Personal table

This penalty is subtracted to the alignment score of 2 clusters each time a new gap is inserted in one cluster. This penalty is length dependent: it is the sum of "penalty at gap opening" and of "penalty at gap extension" times the gap length both values must be non negative their maximum value is 255.
The similarity score is equal to the sum of the values of the matches (each match scored with the scoring table) less the gap penalties. The gap penalty is charged for every internal gap. By default, no penalty is charged for terminal gaps.

An optimal alignment is one with the maximum possible score. It is sensitive to the symbol comparison values and to the gap penalties.

Text options

For a coloured image

For a coloured html text

Consensus options

Other presentation options

Output style

Normal In all sequences, all positions are in upper-case. Case All the positions in each sequence that are identical with the consensus are in upper-case, the other positions are in lower-case. Difference The first sequence is normal in the other sequences, the residue identical to the first sequence residue at the same position is represented by a point(.), the others are in upper-case.

Maximum line length

An alignment can be very large if sequences are long. If you prefer to see the alignment by blocks, you can choose to reduce the line length. By default, it is set to 1000 residues. For a printable page, 60 or 100 can be better (it depends on the font size).

Graduation step

Florence Corpet MultAlin's author. (Comments and suggestions very welcome)

If you use MultAlin frequently you may be interested in downloading the program. For this you must have prior authorisation from the author. Please e-mail.


Əsaslandırma

Within the last few years, a variety of second- (or next-) generation sequencing technologies have been developed to enable analyses of small to medium-sized genomes within weeks or even days. The methods are now overcoming the disadvantages of short read length (currently the longest reads are obtained with the Titanium system produced by Roche/454 Life Sciences (Brandford, CT, USA) with Q20 at 400 bp) and a lower quality of individual reads with a dramatic increase in the total amount of data generated.

The initial resequencing of Caenorhabditis elegansArabidopsis thaliana (Arabidopsis) strains with Illumina reads [1, 2] was recently complemented by genome sequences of several human individuals, generated with data derived from technologies from Illumina (San Diego, CA, USA), Applied Biosystems (Foster City, CA, USA), and Helicos (Cambridge, MA, USA) [3–10]. Even partial de novo assemblies of targeted regions within large genomes have been attempted [2]. However, short-read analysis of complex genomes is greatly aided by using a sequence backbone against which the short reads are aligned to find their genomic origin.

Different approaches for fast mapping of short reads have been suggested, including methods for indexing substrings of either the short reads or the reference sequence with the use of k-mers or spaced seeds (academic tools such as Bowtie, BWA, CloudBurst, MAQ, MOM, MosaikAligner, mrFAST, mrsFAST, Pash, PASS, PatMaN, RazorS, RMAP, SeqMap, SHRiMP, SliderII, SOAP, SOAP2, ssaha2 [2, 11–28], and commercial tools such as ZOOM [29]). It has been reported that the current high demand for rapid alignments, to accommodate the flood of data generated by efforts such as the 1000 Genomes Project, can be met with new indexing strategies [16]. However, this is normally at the cost of not allowing complex alignments, including gaps.

For natural inbred strains of Arabidopsis, the high level of individual differences constitutes a substantial challenge. It has been estimated that several percent of the reference genome are either missing or very divergent in other strains of this species, which features homozygous genomes that are 25 times smaller than a haploid human genome [30, 31]. This results in regions inaccessible to simple short-read alignments, in particular for alignment algorithms that do not accommodate many mismatches and gaps. New approaches supporting accurate alignments even in highly divergent regions are therefore sorely needed.

We note that the information derived from resequenced individual genomes is in itself useful for subsequent resequencing efforts, especially when the latter are at lower sequence coverage than the earlier efforts. Incorporating known polymorphisms increases the genome space against which the sample reads are aligned, which should greatly improve the mapping results. For example, an alignment suggesting a string of deleted bases in the focal genome becomes much more reliable if this deletion is known to exist in the population. The incorporation of such missing or inserted bases in the target/reference sequence not only would decrease the complexity of the alignments, but also would reduce sequencing costs, as more reads can be placed on the genome.

Apart from these practical reasons, aligning against only a single reference biases the analysis toward a comparison within the sequence space highly conserved with the reference. Taking into account all known genome variants would reduce this bias. Aligning reads against multiple genomes separately increases computation time and storage space and introduces new problems of merging and interpreting redundant results.

Here we present a new short-read alignment algorithm, GenomeMapper, which performs simultaneous alignments of short reads against multiple genomes. GenomeMapper assures high alignment quality, while competing in runtime with other short-read alignment tools. This is achieved by representing multiple genomes with a novel hash-based graph data structure against which the reads are aligned. To our knowledge, this constitutes the first approach for aligning a sequence against a graph of sequences rather than aligning two linear sequences. We also propose the first standards to tackle the problems arising from multiple references. GenomeMapper is currently the tool of choice for the Arabidopsis 1001 Genomes Project [32, 33], and the default alignment option of the short-read analysis pipeline SHORE [2]. GenomeMapper has been used to analyze sequence reads derived from bacterial, plant, invertebrate, and mammalian genomes. To demonstrate the impact of adopting multiple genomes as the short-read alignment target, we describe the construction of a multiple genome sequence graph based on published polymorphisms of Arabidopsis [2]. We present the alignment and consensus sequence analysis of the Est-1 strain by using this graph and compare the results with the conventional approach of aligning the same set of reads against a single reference. We discuss the implications of our work for the analysis of more-complex reference sequences.


Multiple biological sequence alignment in heterogeneous multicore clusters with user-selectable task allocation policies

Multiple Sequence Alignment (MSA) is an important problem in Bioinformatics that aims to align more than two sequences in order to emphasize similarity regions. This problem is known to be NP-Hard, so heuristic methods are used to solve it. DIALIGN-TX is an iterative heuristic method for MSA that generates alignments by concatenating ungapped regions with high similarity. Usually, the first phase of MSA algorithms is parallelized by distributing several independent tasks among the nodes. Even though heterogeneous multicore clusters are becoming very common nowadays, very few task allocation policies were proposed for this type of architecture. This paper proposes an MPI/OpenMP master/slave parallel strategy to run DIALIGN-TX in heterogeneous multicore clusters, with several allocation policies. We show that an appropriate choice of the master node has great impact on the overall system performance. Also, the results obtained in a heterogeneous multicore cluster composed of 4 nodes (30 cores), with real sequence sets show that the execution time can be drastically reduced when the appropriate allocation policy is used.

Bu, abunə məzmununun, qurumunuz vasitəsilə girişin önizləməsidir.


Videoya baxın: Ardıcıllıq Mentiq dersleri (BiləR 2022).