शार्क: RNA-Seq नमूने में मछली पकड़ने से संबंधित पठन

प्रेरणा: उच्च-मात्रा RNA-Seq तकनीकों में हालिया प्रगति विशाल डेटा सेट बनाने की अनुमति देती है। जब एक अध्ययन केवल कुछ जीनों पर केंद्रित होता है, तो अधिकांश पठन प्रासंगिक नहीं होते हैं और डेटा का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरणों की प्रदर्शन को कम कर देते हैं। इनपुट डेटा सेट से अप्रासंगिक पठन को हटाना परिणामों को बिना समझौता किए दक्षता में सुधार करता है। परिणाम: हम एक नया गणनात्मक समस्या, जिसे जीन असाइनमेंट कहा जाता है, प्रस्तुत करते हैं और इसे हल करने के लिए एक दक्ष संरेखण-रहित दृष्टिकोण का प्रस्ताव करते हैं। एक RNA-Seq नमूना और जीनों के पैनल के साथ, जीन असाइनमेंट का अर्थ है नमूने से उन जीनों से सबसे अधिक संभावना वाले पठन को निकालना। समस्या अधिक जटिल हो जाती है जब नमूने में नए वैकल्पिक स्प्लाइसिंग घटनाओं के साक्ष्य होते हैं। हमने अपने दृष्टिकोण को शार्क नामक एक उपकरण में लागू किया और इसके प्रभावशीलता का आकलन किया जो अंतर स्प्लाइसिंग विश्लेषण पाइपलाइनों को गति देने में मदद करता है। यह मूल्यांकन दर्शाता है कि शार्क RNA-Seq विश्लेषण उपकरणों के प्रदर्शन को बिना अंतिम परिणामों पर किसी प्रभाव डाले काफी सुधार कर सकता है। उपलब्धता और कार्यान्वयन: उपकरण एक स्वतंत्र मॉड्यूल के रूप में वितरित किया जाता है और सॉफ्टवेयर https://github.com/AlgoLab/shark पर निःशुल्क उपलब्ध है। अनुसंधान जानकारी: अनुसंधान डेटा Bioinformatics ऑनलाइन पर उपलब्ध है।