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基于链读数据的Scaffolding算法研究

基于链读数据的Scaffolding算法研究

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作者：陈国琳河南理工大学

学位级别：硕士

从头序列组装是在没有参考序列的情况下,将片段化的测序数据还原为完整准确的原始序列的过程。从头序列组装对生物信息学研究具有重要意义。Scaffolding是从头序列组装过程中非常关键的一步,旨在通过读数与contigs之间的比对信息确定con... 详细信息

从头序列组装是在没有参考序列的情况下,将片段化的测序数据还原为完整准确的原始序列的过程。从头序列组装对生物信息学研究具有重要意义。Scaffolding是从头序列组装过程中非常关键的一步,旨在通过读数与contigs之间的比对信息确定contigs之间的相对方向和位置,进而获取更加连续和完整的序列。基因序列重复区域多,测序数据量大,所以组装起来比较困难,而链读数据测序精确同时跨度很大,使用链读数据进行scaffolding有很大的优势。如何充分利用链读数据的特性来生成准确、连续的scaffolds已经成为人们研究的热点。本文基于链读数据的特点,做了如下工作:(1)为了纠正contigs中的组装错误,提高输入数据的质量,本文提出了一种基于链读数据标签相似度的组装错误纠正算法SLRC。现有的组装错误纠正算法通常是利用读数物理覆盖度,计算量大且容易受测序质量影响。SLRC算法通过分析组装错误处读数的比对特征,首先利用读数的比对位置筛选出可能存在组装错误的区域;然后通过比较潜在的组装错误区域两侧的标签相似度来确定存在组装错误的具体位置;最后在组装错误处将contigs断开实现对contigs的纠错。通过实验比较纠错前后contigs的组装错误数以及对scaffolding的影响,可以证明SLRC算法对contigs具有很好的纠错效果。(2)为了生成更加连续的序列,本文提出了一种基于链读数据的scaffolding算法SLRS。在构建scaffold图时,现有的基于链读数据的scaffolding方法通常仅考虑相同标签的数目,这不能很好地衡量边的置信程度。SLRS算法则采用更加复杂的策略来生成准确的scaffold图,从而得到更加连续的组装结果。SLRS算法以contigs数据集和比对文件作为输入,通过提取比对信息构建scaffold图,然后利用线性规划方法消除图中的方向冲突和顺序冲突,最后在优化过的图中生成scaffolds。为了提高比对信息的准确性,SLRS利用读数比对位置的变异系数消除重复区的干扰。在设置scaffold图中边的权重时,SLRS不仅考虑了标签的数目,还考虑了读数的数目以及contigs末端的长度。最后,SLRS还量化了gap距离和读数数目的关系,动态地估计了gap的距离。通过在三个人类数据集上进行对比实验分析,可以证明SLRS算法性能更优,能够极大提高序列的连续性。图28幅,表9个,参考文献69篇。

关键词：从头序列组装链读数据 stLFR读数组装错误 scaffolding

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