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raggruppamento in cluster e assemblaggio di letture corte per bioinformatica

Strumento efficiente per raggruppamento in cluster e assemblaggio di letture corte, specialmente per RAD.

Rainbow è sviluppato per fornire una soluzione ultra-veloce e che usa efficientemente la memoria per clustering e assemblaggio di letture corte prodotte da RAD-seq. Per prima cosa, Rainbow crea cluster di letture usando un metodo spaced seed. Poi, Rainbow implementa una strategia in stile identificazione eterozigota per dividere gruppi potenziali in aplotipi in maniera top-down. Lungo un albero guidato, fonde iterativamente le foglie sorelle in maniera bottom-up se sono sufficientemente simili. Qui, la similarità è definita confrontando le seconde letture di un segmento RAD. Questo approccio tenta di collassare l'eterozigota mentre discrimina sequenze ripetitive. Infine, Rainbow usa un algoritmo greedy per assemblare localmente le letture fuse in contig. Rainbow non fa solo l'output dei risultati ottimali dell'assemblaggio, ma anche di quelli subottimali. Sulla base di simulazioni e di dati RAD-seq reali della Poecilia reticulata, è dimostrato che Rainbow è più competente di altri strumenti nel trattare dati RAD-seq.

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