从容易出错的免疫测序数据中重建抗体库
摘要：将易错的免疫测序数据转化为抗体库是免疫基因组学中的基本问题，也是研究免疫应答的先决条件。虽然在过去三年中发布了各种不同的免疫库重建算法，但如何对它们进行基准测试以及如何评估重建的库的准确性仍不清楚。我们描述了一种新的IgReC算法，用于从高通量免疫测序数据集构建抗体库，并提出了一个评估重建库质量的新框架。通过将IgReC与现有的抗体库重建工具进行基准测试，证明了它能够产生高度准确的库重建结果。令人惊讶的是，在盲模式下（不使用唯一分子标识符信息）从带条形码的免疫测序数据集中构建的抗体库比使用条形码的最先进工具构建的库更好。这一发现表明，由于我们对免疫测序数据的错误纠正的计算方法几乎和基于条形码的实验方法一样强大，所以IgReC可能会减少使用条形码技术（当前免疫基因组学工作的中坚力量）生成库的需求。
作者：Alexander Shlemov, Sergey Bankevich, Andrey Bzikadze, Maria A. Turchaninova, Yana Safonova and Pavel A. Pevzner
论文ID：1704.07184
分类：Genomics
分类简称：q-bio.GN
提交时间：2017-04-25