BSシーカー：ビゾル酸塩シーケンスのための正確なマッピング

背景：次世代シーケンサーを使用したビーズル酸塩シーケンスは、単一ヌクレオチド分解能でのDNAメチル化のゲノム全体の測定値をもたらします。従来のアライナーは、非メチル化CSがTSに変換されるビズル酸塩処理読み取りをマッピングするために設計されていません。Genomeを3文字のアルファベットに変換し、Bowtieを使用してビスル酸塩処理の読み取りを参照ゲノムに整列させるアプローチであるBS Seekerを開発しました。シーケンスタグを使用して、マッピングのあいまいさを減らします。アライメントの後処理は、非不合理および低品質のマッピングを削除します。 結果：2つの異なる実験プロトコルから生成された合成データ、胆汁産のシロイヌナズナライブラリー、およびヒトライブラリに関するアライナーをテストしました。アプローチのパフォーマンスを評価し、それを他のビゾル酸塩アライナーと比較しました。結果は、テストされたアライナーの中で、BSシーカーがより多用途で高速であることを示しています。ヒトゲノムにマッピングすると、BSシーカーは、RMAPやBSMAPよりも大幅に高速にアライメントを生成します。さらに、BSシーカーは、特定のライブラリ構造プロトコルによって生成されるタグを明示的に説明できる唯一のアライメントツールです。 結論：BS Seekerは、ビスル酸塩変換された読み取りの迅速かつ正確なマッピングを提供します。2つの異なる実験プロトコルから生成されたBS読み取りで動作し、大きな哺乳類ゲノムに読み取りを効率的にマッピングすることができます。Pythonプログラムは、http://pellegrini.mcdb.ucla.edu/bs_seeker/bs_seeker.htmlで無料で入手できます。

BACKGROUND: Bisulfite sequencing using next generation sequencers yields genome-wide measurements of DNA methylation at single nucleotide resolution. Traditional aligners are not designed for mapping bisulfite-treated reads, where the unmethylated Cs are converted to Ts. We have developed BS Seeker, an approach that converts the genome to a three-letter alphabet and uses Bowtie to align bisulfite-treated reads to a reference genome. It uses sequence tags to reduce mapping ambiguity. Post-processing of the alignments removes non-unique and low-quality mappings. RESULTS: We tested our aligner on synthetic data, a bisulfite-converted Arabidopsis library, and human libraries generated from two different experimental protocols. We evaluated the performance of our approach and compared it to other bisulfite aligners. The results demonstrate that among the aligners tested, BS Seeker is more versatile and faster. When mapping to the human genome, BS Seeker generates alignments significantly faster than RMAP and BSMAP. Furthermore, BS Seeker is the only alignment tool that can explicitly account for tags which are generated by certain library construction protocols. CONCLUSIONS: BS Seeker provides fast and accurate mapping of bisulfite-converted reads. It can work with BS reads generated from the two different experimental protocols, and is able to efficiently map reads to large mammalian genomes. The Python program is freely available at http://pellegrini.mcdb.ucla.edu/BS_Seeker/BS_Seeker.html.