Bi-level error correction for PacBio long reads. PacBio长读数的两级纠错

Bi-level error correction for PacBio long reads.

PacBio长读数的两级纠错

作者: Liu Yuansheng; Lan Chaowang; Blumenstein Michael; Li Jinyan

DOI: 10.1109/TCBB.2017.2780832

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dx.doi.org

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Abstract / 摘要

原文

MT机译

最新的测序技术如太平洋生物科学( PacBio )和牛津纳米孔( Oxford Nanopore )等，可以产生数以千计的核酸碱基长度的长读数，比Illumina机器产生的数以百计的长读数长得多。然而，这些长读容易产生较高的错误率，例如15 %，使得下游的分析和应用变得非常困难。纠错是提高测序数据质量的过程。最近，人们提出了一种混合校正策略，将低错误率的Illumina读数组合成具有良好性能的噪声长读数，以固定序列错误。为了进一步提高PacBio长读的质量，提出了一种新的混合纠错框架Bicolor。在第一层，我们利用de Bruijn图的误差修正思想，在-mer长度增加的情况下，迭代地搜索一对实心-mer的路径。在第二个层次上，将不同参数下的处理结果从第一个层次上进行组合。特别地，使用多序列对齐算法对相似的长读进行对齐，然后使用投票算法确定读的各个位置的最终基数。我们在三个真实数据集上比较了Bicolor与三种最新方法的优越性能。结果表明，双色的识别率最高。在两个数据集上，Bicolor比现有的方法具有更高的对齐率( )和更多的对齐读数。在第三个数据集上，我们的方法在对齐读数和基因组复盖率方面与现有的方法有很大的竞争。该算法的C + +源代码在https://github.com/yuansliu/Bicolor.处可自由使用

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