IM-TORNADO: a tool for comparison of 16S reads from paired-end libraries.
IM-TORNADO: a tool for comparison of 16S reads from paired-end libraries.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0114804
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Chia N
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jeraldo P;Kalari K;Chen X;Bhavsar J;Mangalam A;White B;Nelson H;Kocher JP;Chia N
16 S rDNA高变标签测序已成为评估微生物多样性的事实上的方法。Illumina配对末端测序为每个DNA片段产生两个单独的读取，已成为该应用的首选平台。然而，当两个读段不重叠时，现有的计算流水线分别分析来自读段的数据，并且未充分利用双端读段中包含的信息。我们从RNA数据集操作（IM-TORNADO）创建了一个称为Illinois马约分类组织的工作流程，用于处理非重叠读段，同时保留最大的信息内容。使用合成模拟数据集，我们表明，使用这两个读取产生的答案与那些从全长16 S rDNA的分类学，同源性和β多样性时，更大的相关性。IM-TORNADO可在http://sourceforge.net/projects/imtornado上免费获得，并生成BIOM格式输出，以便与其他管道（如QIIME、mothur和Motherseq）交叉兼容。
16S rDNA hypervariable tag sequencing has become the de facto method for accessing microbial diversity. Illumina paired-end sequencing, which produces two separate reads for each DNA fragment, has become the platform of choice for this application. However, when the two reads do not overlap, existing computational pipelines analyze data from read separately and underutilize the information contained in the paired-end reads. We created a workflow known as Illinois Mayo Taxon Organization from RNA Dataset Operations (IM-TORNADO) for processing non-overlapping reads while retaining maximal information content. Using synthetic mock datasets, we show that the use of both reads produced answers with greater correlation to those from full length 16S rDNA when looking at taxonomy, phylogeny, and beta-diversity. IM-TORNADO is freely available at http://sourceforge.net/projects/imtornado and produces BIOM format output for cross compatibility with other pipelines such as QIIME, mothur, and phyloseq.
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高度平行的焦索测序者产生的16S rRNA序列的准确分类学分配。
影响因子：
14.9
作者：
Liu Z;DeSantis TZ;Andersen GL;Knight R
通讯作者：
Knight R
DOI：
10.1038/ismej.2012.8
发表时间：
2012-08
期刊：
The ISME journal
影响因子：
--
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
4.8
作者：
Fisher, RA;Corbet, AS;Williams, CB
通讯作者：
Williams, CB
DOI：
10.1073/pnas.1000162107
发表时间：
2010-04-06
影响因子：
11.1
作者：
Fierer, Noah;Lauber, Christian L.;Knight, Rob
通讯作者：
Knight, Rob
影响因子：
4.4
作者：
Bartram, Andrea K.;Lynch, Michael D. J.;Neufeld, Josh D.
通讯作者：
Neufeld, Josh D.