Параллельный метод объединения результатов работы программ по сборке генома

Романенков Кирилл Владимирович; Сальников Алексей Николаевич; Алексеевский Андрей Владимирович; Romanenkov K.V.; Salnikov A.N.; Alexeevski A.V.

doi:10.14529/cmse160103

Научные статьи \ Общие вопросы науки и культуры \ Информационные технологии. Вычислительная техника. Обработка данных \ Прикладные информационные (компьютерные) технологии. Методы основанные на применении компьютеров

Параллельный метод объединения результатов работы программ по сборке генома

Романенков Кирилл Владимирович Сальников Алексей Николаевич Алексеевский Андрей Владимирович

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика @vestnik-susu-cmi

Рубрика: Вычислительная математика

Статья в выпуске: 1 т.5, 2016 года.

Бесплатный доступ

В данной работе проводится исследование в области применения многопроцессорных систем для задачи коррекции сборки генома. Существует большое количество алгоритмических подходов к проблеме сборки генома из набора коротких фрагментов, при этом результаты их работы на одних и тех же экспериментальных данных зачастую существенно разнятся. Вследствие большого объема данных необходима организация вычислений в модели распределенной памяти на вычислительном кластере. Авторами предложен алгоритм объединения результатов работ геномных сборщиков, основанный на построении распределенного взвешенного графа контигов. Предлагаемый подход использует комбинацию выводов программ сборки гeномов, что позволяет уменьшить фрагментированность контигов в результирующем наборе. Последовательная версия алгоритма реализована на C/C++ и доступна по адресу: https://bitbucket.org/kromanenkov/gar.

бионформатика \ многопроцессорные системы \ параллельные алгоритмы

Похожие статьи в разделе Прикладные информационные (компьютерные) технологии. Методы основанные на применении компьютеров

Разработка проблемно-ориентированных архитектур и приложений для экзофлопных вычислений в биологии и фармацевтике

Пентковский В.М.

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ГЕНОМНОЙ СБОРКИ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ЧАСТОТНОСТИ K-МЕРОВ В СЕКВЕНАТОРЕ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО СЕКВЕНИРОВАНИЯ

А. Г. Бородинов, В. В. Манойлов, И. В. Заруцкий, А. И. Петров, В. Е. Курочкин

Библиотека реализации ассоциативных вычислений на графических ускорителях Custar: представление данных для задач биоинформатики

Снытникова Т.В.

Многоуровневые алгоритмы отображения параллельных МР1-программ на вычислительные кластеры

Пазников Алексей Александрович, Курносов Михаил Георгиевич, Куприянов Михаил Степанович

Программы анализа геномных данных секвенирования, полученных на основе технологий ChIP-seq, ChIA-PET и Hi-C

Кулакова Екатерина Викторовна, Спицина Анастасия Михайловна, Орлова Нина Геннадьевна, Дергилев Артур Игоревич, Свичкарев Анатолий Владленович, Сафронова Наталья Сергеевна, Черных Игорь Геннадьевич, Орлов Юрий Львович

Суперкомпьютерный анализ геномных и транскриптомных данных, полученных с помощью технологий высокопроизводительного секвенирования ДНК

Спицина Анастасия Михайловна, Орлов Юрий Львович, Подколодная Наталья Николаевна, Свичкарев Анатолий Владленович, Дергилев Артур Игоревич, Чен Минг, Кучин Николай Владимирович, Черных Игорь Геннадьевич, Глинский Борис Михайлович

Короткий адрес: https://sciup.org/147160582

IDS: 147160582 | УДК: 004.942 | DOI: 10.14529/cmse160103

Parallel merging method to integrate different genome assemblies

In this paper research in the field of application multiprocessor systems for genome assemblies reconciliation has been carried out. A large number of algorithmic approaches aimed to solve the task of de novo assembly from short reads, however the results of their work on the same raw data often differ essentially. Due to the large data volume the computations in the distributed memory model on computational cluster are required. Authors develop merging algorithm to integrate different genome assemblies based on distributed weighted contig graph. The proposed method integrates a combination of draft assemblies reducing resulting contigs fragmentation. Sequential version of the algorithm is implemented in C/C++ and is available at https://bitbucket.org/kromanenkov/gar.

Список литературы Параллельный метод объединения результатов работы программ по сборке генома

Miller J.R., Koren S., Sutton G. Assembly algorithms for next-generation sequencing data//Genomics. 2010. Vol. 95, No. 6. P. 315-327. DOI: DOI: 10.1016/j.ygeno.2010.03.001
NCBI, БД Assembly, геном человека. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/assembly/883148 (дата обращения: 1.08.2015).
Метаинформация о геномах эукариотов на сайте NCBI. URL: ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/GENOME_REPORTS/eukaryotes.txt (дата обращения: 1.08.2015).
Vicedomini R., Vezzi F., Scalabrin S., Arvestad L., Policriti A. GAM-NGS: genomic assemblies merger for next generation sequencing//BMC Bioinformatics. 2013. Vol. 14(Suppl.7), No. 1. P. 1-18. DOI: DOI: 10.1186/1471-2105-14-S7-S6
Yao G., Ye L., Gao H., Min P., Warren W.C., Weinstock G.M. Graph accordance of next-generation sequence assemblies//Bioinformatics. 2012. Vol. 28, No. 1. P. 13-16. DOI: DOI: 10.1093/bioinformatics/btr588
Zimin A.V., Smith D.R., Sutton G., Yorke J.A. Assembly reconciliation//Bioinformatics. 2008. Vol. 24, No. 1. P. 42-45. DOI: DOI: 10.1093/bioinformatics/btm542
Zorro -The masked assembler. URL: http://lge.ibi.unicamp.br/zorro/(дата обращения: 22.07.2015).
European Nucleotide Archive. URL: http://www.ebi.ac.uk/ena/data/view/SRR122309 (дата обращения: 1.08.2015).
Encephalitozoon cuniculi GB-M1. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/39?genome_assembly_id=22671 (дата обращения: 1.08.2015).
Gurevich A., Saveliev V., Vyahhi N., Tesler G. QUAST: quality assessment tool for genome assemblies//Bioinformatics. 2013. Vol. 29, No. 8. P. 1072-1075. DOI: DOI: 10.1093/bioinformatics/btt086
Koren S., Treangen T.J., Hill C.M., Pop M., Phillippy A.M. Automated ensemble assembly and validation of microbial genomes//BMC Bioinformatics. 2014. Vol. 15, No. 5. P. 126-134 DOI: 10.1186/1471-2105-15-126
Simpson J.T., Durbin R. Efficient construction of an assembly string graph using the FM-index//Bioinformatics. 2010. Vol. 26, No. 12. P. 367-373 DOI: 10.1093/bioinformatics/btq217

Еще