中科院青岛能源所提出微生物组相似度新算法DMS

2019-12-06 17:55:28 来源: 科技日报 作者: 王健高

科技日报记者 王建高 通讯员 刘佳

12月6日,中国科学院生物能源与过程研究所发布消息称:该所单细胞中心提出的Dynamic Meta-Storms(DMS)算法,能够更精确地计算菌群相似度。该研究成果在线发表于Bioinformatics。

自然界中,微生物组(亦称“菌群”)无所不在,其结构深刻体现着生态系统的健康状态,因此微生物组结构比对是菌群检测服务于精准健康、精准护理与精准营养的核心环节之一。

鸟枪法元基因组(shotgun metagenomics)通过直接测定菌群总体DNA序列,来刻画一个菌群的结构和功能。然而如何精确地计算鸟枪法元基因组数据点之间的量化差异,一直是业界的热点问题。苏晓泉副研究员带领的单细胞中心生物信息研究组,针对上述关键技术瓶颈开发了Dynamic Meta-Storms(DMS)算法。DMS充分利用菌群中已知物种的生物分类和进化关系,对未知物种的进化位置进行理性推测(图1),从而能够全面、精确地计算元基因组之间物种水平的相似度(图2a)。

Dynamic Meta-Storms能全面、精确地计算元基因组之间物种水平的相似。 荆功超 提供

与其他算法相比,Dynamic Meta-Storms能够更精确地计算菌群之间相似度(a),同时在计算速度和计算资源利用率上有显著提升(b)。荆功超 提供

与此同时,得益于高性能并行计算优化技术,在计算百万数量级之元基因组样本的相似度时(5×1011次相似度计算),DMS在单个计算节点上仅用6.4小时即可完成,与目前最快算法相比,速度提高了20%,同时还节省了40%的内存使用率(图2b)。

作为元基因组学领域的共性基础算法之一,DMS将基于单细胞中心开发的微生物组搜索引擎(http://mse.ac.cn),直接服务于地球微生物组计划(EMP)、人体微生物组计划(HMP)、中科院微生物组计划等大科学计划,从而支撑基于菌群测序的精准健康、精准护理与精准营养。

据介绍,该论文的并列第一作者是该所生物信息研究组荆功超和张玉凤,由苏晓泉副研究员主持完成。

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责任编辑:陈小柒