PathSeq: software to identify or discover microbes by deep sequencing of human tissue

计算生物学 深度测序 软件 生物 计算机科学 遗传学 基因 基因组 程序设计语言
作者
Aleksandar D. Kostic,Akinyemi I. Ojesina,Chandra Sekhar Pedamallu,Joonil Jung,Roel G.W. Verhaak,Gad Getz,Matthew Meyerson
出处
期刊:Nature Biotechnology [Springer Nature]
卷期号:29 (5): 393-396 被引量:281
标识
DOI:10.1038/nbt.1868
摘要

Many human diseases are believed to be caused by undiscovered pathogens1–3. The advent of next-generation sequencing technology presents an unprecedented opportunity to identify pathogens in hitherto idiopathic diseases. Here we present PathSeq, a highly scalable software tool that performs computational subtraction on high-throughput sequencing data to identify non-human nucleic acids that may indicate candidate microbes. PathSeq exhibits high sensitivity and specificity in its ability to discriminate human from non-human sequences using both simulated and experimental transcriptome and whole-genome sequencing data. PathSeq is implemented in a cloud computing environment making it readily accessible by the scientific community.
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