A poor man's BLASTX--high-throughput metagenomic protein database search using PAUDA.
A poor man's BLASTX--high-throughput metagenomic protein database search using PAUDA.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btt254
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发表时间：
2014-01-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Xie C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Huson DH;Xie C
总结：在宏基因组学的背景下，我们引入了一种新的方法，蛋白质数据库搜索称为PAUDA，它运行速度比BLASTX快10000倍，同时实现了约三分之一的KEGG直向组的读段分配率，并产生与BLASTX获得的高度相关的基因和分类单元丰度谱。PAUDA需要<80个CPU小时来分析来自永久冻土的2.46亿个Illumina DNA读数的数据集，据报道，之前的BLASTX分析（对1.76亿个读数的子集）需要80万个CPU小时，导致通过功能谱对样品进行相同的聚类。可用性：PAUDA可从http://ab.inf.uni-tuebingen.de/software/pauda免费获得。补充方法的详细信息也可从本网站获得。联系人：丹尼尔. uni-tuebingen.de或xiechao@bic.nus.edu.sg
Summary: In the context of metagenomics, we introduce a new approach to protein database search called PAUDA, which runs ∼10 000 times faster than BLASTX, while achieving about one-third of the assignment rate of reads to KEGG orthology groups, and producing gene and taxon abundance profiles that are highly correlated to those obtained with BLASTX. PAUDA requires <80 CPU hours to analyze a dataset of 246 million Illumina DNA reads from permafrost soil for which a previous BLASTX analysis (on a subset of 176 million reads) reportedly required 800 000 CPU hours, leading to the same clustering of samples by functional profiles. Availability: PAUDA is freely available from: http://ab.inf.uni-tuebingen.de/software/pauda. Also supplementary method details are available from this website. Contact: daniel.huson@uni-tuebingen.de or xiechao@bic.nus.edu.sg
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btr595
发表时间：
2012-01-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Zhao Y;Tang H;Ye Y
通讯作者：
Ye Y
影响因子：
48
作者：
Langmead, Ben;Salzberg, Steven L.
通讯作者：
Salzberg, Steven L.
影响因子：
11
作者：
Mitra, Suparna;Gilbert, Jack A.;Huson, Daniel H.
通讯作者：
Huson, Daniel H.
影响因子：
64.8
作者：
Mackelprang, Rachel;Waldrop, Mark P.;Jansson, Janet K.
通讯作者：
Jansson, Janet K.
影响因子：
14.9
作者：
Kanehisa, M;Goto, S
通讯作者：
Goto, S