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北京基因组所(国度生物信息中心)开发基于最幼树形图的单体型网络构建算法及利用平台McAN

  单体型网络是一种可直观刻画序列间演化过程和亲缘关系的步骤,在追踪分歧物种的进化和迁徙方面阐扬着重要作用。在传染病利用方面,单体型网络节点的序列带有病毒传布变异的时空信息,便于分析病毒传布变异的动力学机造。疫情期间,多个钻研选取单体型网络步骤分析部门区域新冠病毒的传布盛行网络关系和特点,但随着新冠病毒基因组数据爆炸式持续增长,现有的单体型网络构建算法不能满足海量数据的急剧分析,网络构建算法亟待改进与美满。

  近日,亚星游戏(国度生物信息中心)宋述慧钻研组面向海量病原基因组数据的演化分析需要,提出了基于最幼树形图的单体型网络构建算法McAN,并开发了单体型网络构建及可视化平台。该成就以“McAN: a novel computational algorithm and platform for constructing and visualizing haplotype networks”为题在Briefings in Bioinformatics 期刊在线颁发。

  McAN凭据盛行病学特点及遗传学道理,提炼出四个单体型网络构建准则,凭据这些准则将单体型网络构建问题抽象为一个整数规划问题,并对该整数规划问题进行求解,且给出了McAN算法的最优性证明。此表,通过削减序列间距离的推算,McAN提高了单体型网络构建的速度。对约1000条新冠病毒全基因组幼数据集的测试批注,McAN的运行速度比传统步骤提升了两个数量级;对500万条的新冠病毒基因组序列大数据集测试,McAN算法耗时约25分钟(50线程),拥有处置海量病原基因组序列的能力;在仿照数据集上的测试了局批注,不损失精度的同时McAN的内存亏损与传统步骤相比降低90%以上;另在猴痘、甲型流感等多种数据集上,McAN均得到合理的了局。总之,McAN拥有较快的运行速度和较高的精度,可高效满足病原体急剧演化追踪的利用需要。

  用户可在BioCodeGitHub获取McAN源代码;也能够直接在线构建单体型网络,并利用档次集聚算法划吩熳系和在自主研发的病毒单体型网络浏览器中交互式地查看单体型网络了局。

  上述工作由亚星游戏(国度生物信息中心)实现,助理钻研员李论、工程师许博、田东梅、王安可和朱军伟为本文的共同第一作者,宋述慧钻研员、赵文化正高级工程师、鲍一明钻研员、章张钻研员和薛勇彪钻研员为本文的共同通讯作者。该钻研得到国度重点研发打算、“一带一路”国际科学组织同盟ANSO结合钻研合作专项、国度天然科学基金、亚星游戏青年创新推进会优良会员人才项目、北京市科技新星打算等项主张赞助。

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McAN算法及在线平台示意图

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