本文選題：宏基因組　切入點：第二代測序技術　出處：《山東大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：基因組測序技術為生物學研究提供了數(shù)據(jù)支持,從而有力的推動了對生命活動規(guī)律的理解和認識。宏基因組學是一門新興的不依賴于實驗室培養(yǎng)直接從環(huán)境中提取微生物群落的DNA進行研究的學科,這種大規(guī)模的基因組學技術實現(xiàn)了對不同環(huán)境中微生物的深入研究。然而受限于測序技術,測序儀每次只能讀出基因組上一個短片段,而不是一次讀出完整的基因組序列。因此,從短片段中恢復出多個物種的完整基因組的序列拼接是宏基因組學的一個基本問題。目前計算機技術方面,對宏基因組序列拼接算法的研究還仍然處于初步階段,大多數(shù)序列拼接工作依然利用單基因組拼接軟件來完成,然而絕大部分單基因組序列拼接在宏基因組上數(shù)據(jù)上存在很大的局限性。因此,本文針對宏基因組的序列拼接算法展開了一系列的工作并將之實現(xiàn)。本文的主要工作是在我們開發(fā)的單基因組拼接軟件ARCS的基礎上,加入了新的模塊來處理針對宏基因組的數(shù)據(jù),提出并實現(xiàn)一個有效的宏基因組序列拼接軟件Meta-ARCS。我們設計了新的針對第二代數(shù)據(jù)的序列拼接的拆解deBruijn圖形成contigs算法。主要是估計壓縮邊的序列重數(shù),挑選unique壓縮邊,利用pair-kmer插入距離信息,并采用線性規(guī)劃技術求得unique壓縮邊的最優(yōu)排布,最終形成更長的contigs和scaffolds。針對這些填充了間隙的scaffolds,我們除去間隙,獲得正確率更高的卻更短的contigs,利用coverage信息將contigs進行binning操作,每個bin里的contigs都屬于單一的物種。在真實數(shù)據(jù)集和模擬數(shù)據(jù)集上的實驗表明:同已有拼接軟件做系統(tǒng)比較,Meta-ARCS取得了比較好的結果。
[Abstract]:Genome sequencing technology provides data support for biological research, Macrogenomics is an emerging discipline that does not rely on laboratory culture to extract microbial communities directly from the environment for research. This large-scale genomics technique allows for in-depth research into microbes in different environments. However, limited to sequencing technology, sequencers can read only one short segment of the genome at a time. So it's a fundamental problem in macrogenomics to restore the complete genome sequence of multiple species from a short fragment. The research on the algorithm of macro genome sequence mosaic is still in the preliminary stage, and most of the sequence stitching work is still completed by single genome mosaic software. However, most of the single-genome sequence splicing on the macro genome has great limitations. In this paper, a series of work has been carried out on the sequence splicing algorithm of the macro genome, which is based on the single genome mosaic software ARCS, which is developed by us. A new module was added to process data for the macro genome, In this paper, we propose and implement an effective macro genome sequence mosaic software Meta-ARCS. we design a new contigs algorithm for the second generation data sequence splicing, which is mainly to estimate the sequence multiplicity of the compressed edges and select the unique compressed edges. By using the pair-kmer insertion distance information and linear programming technique, the optimal arrangement of unique compression edges is obtained, resulting in the formation of longer contigs and scaffolds. for these scaffoldsfilled with gaps, we remove the gaps. Get a higher accuracy but shorter contig, use the coverage information to binning the contigs, Contigs in each bin belongs to a single species. Experiments on real data sets and simulated data sets show that Meta-ARCS has better results compared with existing mosaic software systems.
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：Q811.4;TP319

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