【摘 要】
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背景:在宏基因组序列分类的问题上,目前已有的宏基因组序列分类软件大多对参考基因组有较高的依赖性。当环境样本中存在大量未收录/注释物种时,使用这些软件分类将产生大量分
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背景:在宏基因组序列分类的问题上,目前已有的宏基因组序列分类软件大多对参考基因组有较高的依赖性。当环境样本中存在大量未收录/注释物种时,使用这些软件分类将产生大量分类为“未知”的结果,从而影响研究人员对样本整体的理解。结果:本课题在前期开发的基于序列组成的环境宏基因组序列快速分类系统–Meta Bin G的基础上,增加了环境中物种组成结构的信息以提高宏基因组序列分类的准确率;并通过采用CPU并行与GPU并行结合的方法提高GPU负载率,从而实现了在Meta Bin G基础上的进一步加速。第二代环境宏基因组序列快速分类系统MetaBinG2可以在4分钟内完成100万条长度为100bp的测序数据的分类。经过在多套模拟与真实测试数据上的评估分析,并与现有软件比较,发现对于包含大量未知物种的环境样本,MetaBinG2的序列分类能力高于其他软件。此外,还利用MetaBinG2分析真实世界的环境宏基因组数据Meta SUB,并从中得到了一些有价值的结果。为了更好地展示和解释分析结果,MetaBinG2系统还提供了对分类结果的统计和可视化功能,用以辅助研究人员更好地理解环境样本中的物种分布情况。结论:MetaBinG2可以实现对未知环境宏基因组序列的快速分类。MetaBinG2系统可以通过以下地址访问:http://cgm.sjtu.edu.cn/MetaBinG2Web.
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