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新一代高通量测序数据校正方法研究

李盛源  
【摘要】:随着信息检测技术的飞速发展,高通量测序技术把生命科学研究推上了一个新的高度。目前,Illumina和Ion Torrent高通量测序平台是两款主要的测序平台,Illumina是基于可逆终止的、荧光标记dNTP来边合成、边测序的,而Ion Torrent则是基于半导体芯片,通过传感器将序列合成化学反应过程中的pH值变化,转化成电压信号进行测序的。Ion Torrent测序平台每次测一类碱基,存在多聚碱基(连续相同碱基)长度测不准的问题,而Illumina测序平台每次只测一个碱基则不存在这个问题;Illumina测序平台采用光学测序,有可能测错碱基类型,而因为Ion Torrent依靠化学反应进行检测,则不会测错碱基类型。由于测序原理截然不同,两款测序仪有很强的互补性。所以根据两个测序平台的互补性,提出一种Illumina和Ion Torrent两种高通量测序数据交叉校正的方法。本文设计了逻辑分析方法实现了Illumina测序数据中碱基类型错误校正和Ion Torrent测序数据中多聚碱基长度错误校正。其中第一种方法依据三个原则对两个测序数据进行相互校正,即Illumina测序数据的测序长度是正确的;Ion Torrent测序数据的测序类型是正确的;同一位点处Illumina测序和Ion Torrent测序不会同时出错。基于该原则,首先对两组测序数据进行预处理,并分析导致Illumina测序数据出错的原因;然后,比对分析总结出两种测序数据相互校正原则;最后,根据校正原则设计相互交叉校正的算法对数据进行校正。根据研究结果,因Illumina测序成本较高,还单独设计了一个基于神经网络和动态规划算法的综合模型,对Ion Torrent测序数据中的多聚碱基长度错误进行直接校正。针对于该方法,首先分析导致Ion Torrent测序数据中多聚碱基长度检测误差的因素;然后,设计基于多层神经网络的误差校正模型;最后,为了提高识别精度,引入参考基因信息,设计多层神经网络和动态规划算法结合的综合模型,该模型可以直接对Ion Torrent测序数数据直接校正。随后的实验结果表明,所提出方法能够有效校正Illumina测序数据中碱基类型错误,以及对Ion Torrent测序数据中多聚碱基长度错误校正。


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