RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Математическая биология и биоинформатика // Архив

Матем. биология и биоинформ., 2023, том 18, выпуск 2, страницы 418–433 (Mi mbb527)

Биоинформатика

Анализ эффективности микс-сборки метатранскриптомных наборов данных в исследовании вирусных сообществ

Ю. С. Букин, А. Н. Бондарюк, Т. В. Бутина

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Лимнологический институт Сибирского отделения Российской академии наук, Иркутск, Россия

Аннотация: В данной работе проведен сравнительный анализ раздельной и комбинированной (“микс”) сборки метатранскриптомных данных для исследования вирусных сообществ в нескольких образцах на примере четырех метатранскриптомов эндемичных байкальских моллюсков Benedictia baicalensis. Анализ показал, что микс-сборка по сравнению с раздельной сборкой образцов увеличивает количество вирусных контигов (или скаффолдов) на образец, количество идентифицированных виротипов, среднюю длину скаффолдов на образец и долю собранных вирусных прочтений от общего количества прочтений в образцах. Микс-геномные de novo сборки с использованием скрытых марковских моделей для идентификации вирусов представляют данные в виде таблицы с количеством прочтений из разных образцов для каждого скаффолда (таблица представленности). Такая таблица позволяет сравнивать образцы по представленности всех вирусных скаффолдов, в том числе, не имеющих аналогов в известных базах данных, то есть для которых не удалось установить таксономическую принадлежность. Таким образом, микс-геномные сборки позволяют проводить сравнительный анализ с учетом скрытого разнообразия вирусов. В работе предложен конвейер по анализу данных метатранскриптомов с применением микс-геномной de novo сборки для исследования вирусов, которым могут воспользоваться другие исследователи.

Ключевые слова: метагеномика, транскриптомика, вирусы, вирусные сообщества, метагеномная сборка, микс-сборка, метатранскриптомный анализ, вирусные скаффолды.

Материал поступил в редакцию 05.11.2023, 19.11.2023, опубликован 20.11.2023

DOI: 10.17537/2023.18.418



© МИАН, 2024