MSClust: A Multi-Seeds based Clustering algorithm for microbiome profiling using 16S rRNA sequence.
MSClust: A Multi-Seeds based Clustering algorithm for microbiome profiling using 16S rRNA sequence.
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DOI：
10.1016/j.mimet.2013.07.004
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发表时间：
2013-09
影响因子：
2.2
通讯作者：
Zhao, Hongyu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen, Wei;Cheng, Yongmei;Zhang, Clarence;Zhang, Shaowu;Zhao, Hongyu
关键词：
下一代测序技术的最新发展已经导致用于微生物组分析的16 s rRNA序列的快速积累。数据处理中的一个关键步骤是将短序列聚类成操作分类单位（OTU）。尽管已经提出了许多用于OTU推断的方法，但是主要挑战是推断准确性和计算效率之间的平衡，其中通常牺牲推断准确性以适应分析大量序列的需要。受层次聚类方法和一种改进的贪婪网络聚类算法的启发，本文提出了一种新的基于多种子的启发式聚类方法--MSClust，用于OTU推理。MSClust首先为每个候选聚类自适应地选择多个种子而不是一个种子，然后使用贪婪聚类策略处理读取。通过许多数值例子，我们证明了MSClust享有更少的内存使用，和更好的生物准确性相比，现有的启发式聚类方法，同时保持效率和可扩展性。
Recent developments of next generation sequencing technologies have led to rapid accumulation of 16s rRNA sequences for microbiome profiling. One key step in data processing is to cluster short sequences into operational taxonomic units (OTUs). Although many methods have been proposed for OTU inferences, a major challenge is the balance between inference accuracy and computational efficiency, where inference accuracy is often sacrificed to accommodate the need to analyze large numbers of sequences. Inspired by the hierarchical clustering method and a modified greedy network clustering algorithm, we propose a novel multi-seeds based heuristic clustering method, named MSClust, for OTU inference. MSClust first adaptively selects multi-seeds instead of one seed for each candidate cluster, and the reads are then processed using a greedy clustering strategy. Through many numerical examples, we demonstrate that MSClust enjoys less memory usage, and better biological accuracy compared to existing heuristic clustering methods while preserving efficiency and scalability.
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