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Amira:基于基因空间de Bruijn图的长读段抗菌药物耐药基因检测工具

《Genome Biology》:Amira: detection of single and multi-copy antimicrobial resistance genes directly from long reads using gene-space de Bruijn graphs

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月18日 来源:Genome Biology 9.2

编辑推荐:

   摘要准确检测抗菌药物耐药性(AMR)基因对于AMR监测和基因型预测至关重要。目前的方法通常依赖于正确的基因组组装,或者直接使用来自测序读段的k-mer。然而,AMR基因通常为多拷贝,且在重复位点富集,基因组组装工具往往在这些位点失败,而k-mer方法难以区分不同的拷贝。我们提

摘要

准确检测抗菌药物耐药性(AMR)基因对于AMR监测和基因型预测至关重要。目前的方法通常依赖于正确的基因组组装,或者直接使用来自测序读段的k-mer。然而,AMR基因通常为多拷贝,且在重复位点富集,基因组组装工具往往在这些位点失败,而k-mer方法难以区分不同的拷贝。我们提出了Amira,它通过构建基因空间的de Bruijn图,直接从长读段中检测AMR基因,使得读段能够精确关联到不同的AMR基因拷贝,从而实现准确的组装。在模拟数据、精选样本和公共数据集中,Amira相较于现有方法提高了拷贝数召回率和核苷酸准确性。

准确检测抗菌药物耐药性(AMR)基因对于AMR监测和基因型预测至关重要。目前的方法通常依赖于正确的基因组组装,或者直接使用来自测序读段的k-mer。然而,AMR基因通常为多拷贝,且在重复位点富集,基因组组装工具往往在这些位点失败,而k-mer方法难以区分不同的拷贝。我们提出了Amira,它通过构建基因空间的de Bruijn图,直接从长读段中检测AMR基因,使得读段能够精确关联到不同的AMR基因拷贝,从而实现准确的组装。在模拟数据、精选样本和公共数据集中,Amira相较于现有方法提高了拷贝数召回率和核苷酸准确性。

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