HAPHPIPEを用いたウイルスからの次世代シーケンスデータを用いた変異体アセンブリの検証

Validation of Variant Assembly Using HAPHPIPE with Next-Generation Sequence Data from Viruses.

• Keylie M Gibson
• Margaret C Steiner
• Uzma Rentia
• Matthew L Bendall
• Marcos Pérez-Losada
• Keith A Crandall

抄録

しかし、多くのバイオインフォマティクスツールはコンセンサス配列の構築に焦点を当てているため、宿主内の多様性を徹底的に解析することはできませんでした。NGSデータの解像度を最大限に活用するために、我々はHAplotype PHylodynamics PIPEline（HAPHPIPE）を開発しました。模擬HIV、経験的HIV、HCV、SARS-CoV-2データセットを用いて、HAPHPIPEのコンセンサス配列アセンブリ手法をHyDRAとGeneiousの2つの代替ソフトウェアパッケージと比較検証した。検証方法は、リードマッピング、遺伝的距離、遺伝的多様性の指標を用いた。模擬NGSデータでは、HAPHPIPEはHyDRAやGeneiousよりも真のコンセンサス配列に有意に近いコンセンサス配列を生成し、HIV配列についてはGeneiousと同等の性能を示した。さらに、複数のウイルスを用いた経験的なデータを用いて、HAPHPIPEの計算速度の向上により、より大規模な配列データを解析できることを示した。このように、HAPHPIPEは、バイオインフォマティクスの経験の有無にかかわらず、現在利用可能な他のオプションよりも、ウイルスNGSアセンブリのベストプラクティスを実装するための、よりユーザーフレンドリーなプラットフォームを提供していると考えています。

Next-generation sequencing (NGS) offers a powerful opportunity to identify low-abundance, intra-host viral sequence variants, yet the focus of many bioinformatic tools on consensus sequence construction has precluded a thorough analysis of intra-host diversity. To take full advantage of the resolution of NGS data, we developed HAplotype PHylodynamics PIPEline (HAPHPIPE), an open-source tool for the de novo and reference-based assembly of viral NGS data, with both consensus sequence assembly and a focus on the quantification of intra-host variation through haplotype reconstruction. We validate and compare the consensus sequence assembly methods of HAPHPIPE to those of two alternative software packages, HyDRA and Geneious, using simulated HIV and empirical HIV, HCV, and SARS-CoV-2 datasets. Our validation methods included read mapping, genetic distance, and genetic diversity metrics. In simulated NGS data, HAPHPIPE generated consensus sequences significantly closer to the true consensus sequence than those produced by HyDRA and Geneious and performed comparably to Geneious for HIV sequences. Furthermore, using empirical data from multiple viruses, we demonstrate that HAPHPIPE can analyze larger sequence datasets due to its greater computational speed. Therefore, we contend that HAPHPIPE provides a more user-friendly platform for users with and without bioinformatics experience to implement current best practices for viral NGS assembly than other currently available options.