Deep distributed computing to reconstruct extremely large lineage trees.
Deep distributed computing to reconstruct extremely large lineage trees.
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DOI：
10.1038/s41587-021-01111-2
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发表时间：
2022-04
影响因子：
46.9
通讯作者：
Yachie, Nozomu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Konno, Naoki;Kijima, Yusuke;Watano, Keito;Ishiguro, Soh;Ono, Keiichiro;Tanaka, Mamoru;Mori, Hideto;Masuyama, Nanami;Pratt, Dexter;Ideker, Trey;Iwasaki, Wataru;Yachie, Nozomu
系统发育估计（进化树的重建）最近已被应用于基于CRISPR的细胞谱系追踪，允许从体细胞中的大量突变序列推断个体组织或生物体的发育历史。然而，目前的计算方法无法从大量的输入序列构建系统发育树。在这里，我们提出了一个深入的分布式计算框架，全面跟踪准确的大谱系（FRACTAL），大大提高了当前谱系估计软件工具的可扩展性。FRACTAL首先只重建输入序列的上游谱系，并使用独立的计算节点递归迭代其下游谱系的相同产品。我们通过从超过2.35亿个模拟序列和来自使用CRISPR系统的模拟实验的超过1600万个细胞重建谱系来证明FRACTAL的实用性，该系统在细胞增殖期间积累突变。我们还成功地将分形应用于进化树重建和使用易错PCR（EP-PCR）进行大规模序列多样化的实验。
Phylogeny estimation (the reconstruction of evolutionary trees) has recently been applied to CRISPR-based cell lineage tracing, allowing the developmental history of an individual tissue or organism to be inferred from a large number of mutated sequences in somatic cells. However, current computational methods are not able to construct phylogenetic trees from extremely large numbers of input sequences. Here, we present a deep distributed computing framework to comprehensively trace accurate large lineages (FRACTAL) that substantially enhances the scalability of current lineage estimation software tools. FRACTAL first reconstructs only an upstream lineage of the input sequences and recursively iterates the same produce for its downstream lineages using independent computing nodes. We demonstrate the utility of FRACTAL by reconstructing lineages from >235 million simulated sequences and from >16 million cells from a simulated experiment with a CRISPR system that accumulates mutations during cell proliferation. We also successfully applied FRACTAL to evolutionary tree reconstructions and to an experiment using error-prone PCR (EP-PCR) for large-scale sequence diversification.
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影响因子：
64.8
作者：
Cao, Junyue;Spielmann, Malte;Shendure, Jay
通讯作者：
Shendure, Jay
EPA-NG：遗传序列的大量平行进化位置。
影响因子：
6.5
作者：
Barbera P;Kozlov AM;Czech L;Morel B;Darriba D;Flouri T;Stamatakis A
通讯作者：
Stamatakis A
影响因子：
64.5
作者：
Du Z;Santella A;He F;Tiongson M;Bao Z
通讯作者：
Bao Z
DOI：
10.1093/bioinformatics/btp348
发表时间：
2009-08-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Capella-Gutiérrez S;Silla-Martínez JM;Gabaldón T
通讯作者：
Gabaldón T
DOI：
10.1126/science.1232033
发表时间：
2013-02-15
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Mali P;Yang L;Esvelt KM;Aach J;Guell M;DiCarlo JE;Norville JE;Church GM
通讯作者：
Church GM