SHREC: 短読みエラー修正法

動機: 第二世代シーケンシング技術は、単一の実験で膨大な量の短読みを生成します。しかし、シーケンシングエラーは、このアプローチをデノボシーケンシングアプリケーションに使用する際に大きな問題を引き起こす可能性があります。さらに、既存のエラー修正法は、ショットガンシーケンシング用に設計され、最適化されています。したがって、大量の短読みデータのエラー修正のための迅速かつ正確な計算手法とツールの設計が急務です。結果: 我々は、読みデータ上に一般化接尾辞トライを使用する短読みデータのエラー修正のための新しいアルゴリズムSHRECを提示します。私たちの結果は、この方法がシミュレーションデータでのエラー率が最大3%のデータに対して、感度99%以上および特異度96%以上で誤った読みを特定できることを示しています。さらに、シミュレーションデータに対して80%以上、実データに対して88%以上のエラー修正精度を達成します。これらの結果は、以前に発表されたアプローチを明らかに上回っています。SHRECは、標準的なワークステーション上で1000万の短読みを処理可能な効率的なオープンソースのJava実装として利用可能です。