RabbitQC: high-speed scalable quality control for sequencing data
RabbitQC: high-speed scalable quality control for sequencing data
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RabbitQC：测序数据的高速可扩展质量控制
DOI：
10.1093/bioinformatics/btaa719
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发表时间：
2020-08
期刊：
影响因子：
5.8
通讯作者：
Weiguo Liu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zekun Yin;Hao Zhang;Meiyang Liu;Wen Zhang;Honglei Song;Haidong Lan;Yanjie Wei;Beifang Niu;Bertil Schmidt;Weiguo Liu
动机
现代测序技术继续革新生物学和医学的许多领域。由于生成的数据集容易出错，下游应用程序通常需要质量控制方法来预处理FASTQ文件。然而，用于此任务的现有工具目前无法充分利用计算平台的能力，导致运行时间缓慢。
结果
我们提出RabbitQC，一个非常快速的FASTQ文件集成质量控制工具，可以充分利用现代硬件。它包括各种操作并支持不同的测序技术（Illumina，Oxford Nanopore，PacBio）。与其他最先进的工具相比，RabbitQC实现了一到两个数量级的加速。
可用性
C++源代码和二进制文件可在https://github.com/ZekunYin/RabbitQC上获得。
补充资料
补充数据可在Bioinformatics在线获得。
MOTIVATION
Modern sequencing technologies continue to revolutionize many areas of biology and medicine. Since the generated datasets are error-prone, downstream applications usually require quality control methods to pre-process FASTQ files. However, existing tools for this task are currently not able to fully exploit the capabilities of compute platforms leading to slow runtimes.
RESULTS
We present RabbitQC, an extremely fast integrated quality control tool for FASTQ files which can take full advantage of modern hardware. It includes a variety of operations and supports different sequencing technologies (Illumina, Oxford Nanopore, PacBio). RabbitQC achieves speedups between one and two orders-of-magnitude compared to other state-of-the-art tools.
AVAILABILITY
C ++ sources and binaries are available at https://github.com/ZekunYin/RabbitQC.
SUPPLEMENTARY INFORMATION
Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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Gu J