Π-cyc：基于并行图搜索的无参考SNP发现应用
计算工程、金融与科学
2018-09-19 v1 基因组学
摘要
动机：在群体遗传学和比较基因组学研究中，同时处理大量基因组具有极大意义。多基因组有色de Bruijn图中的气泡发现用于从头基因组组装，是一个可转化为图论中圈枚举的问题。在庞大而复杂的de Bruijn图中的圈枚举算法十分耗时。有色de Bruijn图变异检测应用需要专门的快速算法以高效搜索气泡。在有色de Bruijn图中，气泡路径覆盖度用于下游变异调用分析。结果：本文中，我们引入了一种针对不同的K-mer圈大小的快速并行图搜索。有色路径覆盖度用于SNP预测。该图搜索方法采用多节点与多核结合的设计以加速圈枚举。搜索算法使用从存储在哈希表中的有色de Bruijn图原始组装提取的索引。该索引分布在共享内存HPC计算节点的不同CPU核上，以构建无向子图，然后独立且同时搜索特定圈大小。同一索引也可在多个HPC计算节点间分割，以利用用户可用的尽可能多的CPU核。这种局部邻域并行搜索方法降低了图的复杂性并便利了多色de Bruijn图的圈搜索。该搜索算法被集成到Π-cyc应用中，并在多个粟酒裂殖酵母（Schizosaccharomyces Pombe）基因组上进行了测试。可用性：Π-cyc是一款开源软件，可在www.github.com/2kplus2P获取。
引用
@article{arxiv.1809.06700,
title = {{\Pi}-cyc: A Reference-free SNP Discovery Application using Parallel Graph Search},
author = {Reda Younsi and Jing Tang and Liisa Holm},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.06700},
year = {2018}
}
备注
6 pages, 5 figures