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Evaluación de la influencia de los recursos computacionales en la variabilidad y calidad de ensamblaje de novo de transcriptoma

dc.creatorPATRICIA CARVAJAL LOPEZ
dc.creatorFernando Daniel Von Borstel Luna
dc.creatorJoaquín Gutiérrez Jaguey
dc.creatorCLAUDIO HUMBERTO MEJIA RUIZ
dc.creatorGabriella Rustici
dc.creatorEduardo Romero Vivas
dc.date2018
dc.identifierhttp://cibnor.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1001/1564
dc.identifier.urihttp://dspace.cibnor.mx:8080/handle/123456789/2921
dc.description"El contenido de ARN se descifra con fragmentación aleatoria, lo que genera millones de secuencias, que en ausencia de referencias se reconstruyen basándose en algoritmos que usan intensivamente recursos computacionales. Diversos factores afectan el resultado de dicho proceso. Este estudio considera por primera vez cómo la asignación de memoria/núcleos influye sobre la calidad y variabilidad del ensamblaje. Se realizaron múltiples ensamblajes para 2 organismos modelo, en una plataforma monolítica y dos de cómputo de alto desempeño. Se encontraron mayores variabilidades de contigs en equipos monolíticos con poca memoria (1.98 y 2.10 veces más que HPC); sin embargo, gran parte de estos (99.16% y 75.79%) mapearon al transcriptoma de referencia demostrando ser de calidad. Por tanto, contrariamente a lo esperado, se observó que una estrategia de ensamblajes múltiples en un equipo de bajos recursos supera el uso de plataformas de alto rendimiento para el descubrimiento de ARNs."
dc.description"In lack of references these sequences are reconstructed relying on algorithms that require intensive use of computational resources. Numerous factors affect this process. This study explores for the first time how memory/core allocation on reconstruction processes influences assembly quality and variability. Multiple de novo assemblies for two model organisms were obtained from one monolithic platform and two High Performance Computers. Low memory monolithic platforms observed greater variability (1.98 & 2.10 times greater than HPC); however, most of the obtained contigs (99.16% & 75.79%) mapped to the reference transcriptome, thus proving good quality. Therefore, contrary to what was expected, using low-resource equipment when applying assembly strategies that unify numerous assemblies outperforms HPCs on RNA discovery."
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherInstituto Politécnico Nacional
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/reference/URL/URL: http://www.cys.cic.ipn.mx/ojs/index.php/CyS/article/view/2883/2534
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/reference/ISSN/ISSN: 2007-9737
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/reference/DOI/DOI: 10.13053/CyS-22-4-2883
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.sourceComputación y Sistemas
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/RNA, NGS sequencing, RNS-Seq, memory effect on assembly, HPC, assembly optimization/ARN, secuenciación NGS, RNA-Seq, efecto de memoria en ensamblaje, HPC, optimización de ensamblaje
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/33
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/3304
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/120302
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/120302
dc.titleEvaluación de la influencia de los recursos computacionales en la variabilidad y calidad de ensamblaje de novo de transcriptoma
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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1564 PUB-ARTICULO-4175.PDF
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