メタバット2：メタゲノムアセンブリからの堅牢で効率的なゲノム再構築のための適応ビニングアルゴリズム

以前に、微生物群集の単一ゲノムを再構築するための単一のゲノムを再構築するために、未栽培の微生物種の分析を行うための自動化されたメタゲノムビニングソフトウェアツールであるMetabatについて報告しました。Metabatは、特に多数のサンプルと大規模なアセンブリを使用したビニング実験において、その計算効率と使いやすさにより、主に最も人気のあるビニングツールの1つになりました。Metabatでは、ユーザーがその感度と特異性を微調整するためのパラメーターを選択する必要があります。これらのパラメーターが適切に選択されていない場合、特に品質の低いアセンブリでは、ビニングの精度が低下する可能性があります。ここでは、この問題を克服するためにMetabat 2を開発しました。Metabat 2は、新しい適応ビニングアルゴリズムを使用して、手動パラメーターチューニングを排除します。また、計算効率とメモリ効率の両方を高めるために、広範なソフトウェアエンジニアリングの最適化を実施しました。Metabat 2を100を超える現実世界のメタゲノムアセンブリの代替ソフトウェアツールと比較すると、優れた精度とコンピューティング速度が示されます。典型的なメタゲノムアセンブリをビニングするには、単一のコモディティワークステーションで数分しかかかりません。したがって、コミュニティはメタゲノムビニング実験にMetabat 2を採用することをお勧めします。Metabat 2はオープンソースソフトウェアであり、https：//bitbucket.org/berkeleylab/metabatで入手できます。

We previously reported on MetaBAT, an automated metagenome binning software tool to reconstruct single genomes from microbial communities for subsequent analyses of uncultivated microbial species. MetaBAT has become one of the most popular binning tools largely due to its computational efficiency and ease of use, especially in binning experiments with a large number of samples and a large assembly. MetaBAT requires users to choose parameters to fine-tune its sensitivity and specificity. If those parameters are not chosen properly, binning accuracy can suffer, especially on assemblies of poor quality. Here, we developed MetaBAT 2 to overcome this problem. MetaBAT 2 uses a new adaptive binning algorithm to eliminate manual parameter tuning. We also performed extensive software engineering optimization to increase both computational and memory efficiency. Comparing MetaBAT 2 to alternative software tools on over 100 real world metagenome assemblies shows superior accuracy and computing speed. Binning a typical metagenome assembly takes only a few minutes on a single commodity workstation. We therefore recommend the community adopts MetaBAT 2 for their metagenome binning experiments. MetaBAT 2 is open source software and available at https://bitbucket.org/berkeleylab/metabat.