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1949年,伴随着新中国的诞生,中国科学院成立。
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与此同时,得益于高性能并行计算优化技术,在计算百万数量级之元基因组样本的相似度时(5×1011次相似度计算),DMS在单个计算节点上仅用6.4小时即可完成,与目前最快算法相比,速度提高了20%,同时还节省了40%的内存使用率(图2b)。
作为元基因组学领域的共性基础算法之一,DMS将基于单细胞中心开发的微生物组搜索引擎(http://mse.ac.cn),直接服务于地球微生物组计划(EMP)、人体微生物组计划(HMP)、中科院微生物组计划等大科学计划,从而支撑基于菌群测序的精准健康、精准护理与精准营养。
该论文的并列第一作者是生物信息研究组荆功超和张玉凤,由苏晓泉主持完成,并获得国家自然科学基金、山东省自然科学重大基础研究项目、中科院微生物组计划等的支持。
论文信息:Jing G.1, Zhang Y.1, Liu L., Yang M., Xu J. and Su X.* Dynamic Meta-Storms enables comprehensive taxonomic and phylogenetic comparison of shotgun metagenomes at the species level. Bioinformatics (2019) DOI: 10.1093/bioinformatics/btz910.
图1 Dynamic Meta-Storms能全面、精确地计算元基因组之间物种水平的相似度。
图2 与其他算法相比,Dynamic Meta-Storms能够更精确地计算菌群之间相似度(a),同时在计算速度和计算资源利用率上有显著提升(b)。
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