Ultra-fast sequence clustering from similarity networks with SiLiX.
Ultra-fast sequence clustering from similarity networks with SiLiX.
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DOI：
10.1186/1471-2105-12-116
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发表时间：
2011-04-22
影响因子：
3
通讯作者：
Duret L
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Miele V;Penel S;Duret L
可用于比较基因组学方法的基因序列数量正在以极快的速度增长。目前的一个挑战是能够处理如此大量的序列，以便在合理的时间内构建同源序列家族。我们给出了软件SiLiX，它实现了一种新的方法，用图论的方法重新考虑了单链接聚类。文中还给出了算法的一个并行版本。为了证明我们的软件的能力，我们在7分钟内对来自大约20亿次BLAST点击的300多万个序列进行了聚类，在敏感性和特异性方面都具有很高的聚类质量。与最先进的软件相比，SiLiX提供了最新的能力来面对大规模序列集合的聚集问题。在http://lbbe.univ-lyon1.fr/SiLiX.上可以免费获得SiLiX
The number of gene sequences that are available for comparative genomics approaches is increasing extremely quickly. A current challenge is to be able to handle this huge amount of sequences in order to build families of homologous sequences in a reasonable time. We present the software package SiLiX that implements a novel method which reconsiders single linkage clustering with a graph theoretical approach. A parallel version of the algorithms is also presented. As a demonstration of the ability of our software, we clustered more than 3 millions sequences from about 2 billion BLAST hits in 7 minutes, with a high clustering quality, both in terms of sensitivity and specificity. Comparing state-of-the-art software, SiLiX presents the best up-to-date capabilities to face the problem of clustering large collections of sequences. SiLiX is freely available at http://lbbe.univ-lyon1.fr/SiLiX.
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