Improving metagenomic analysis with novel algorithms and technologies

利用新颖的算法和技术改进宏基因组分析

基本信息

  • 批准号:
    10029180
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 42.18万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-09-01 至 2025-06-30
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

SUMMARY/ABSTRACT Microbiome research through sequencing is becoming increasingly important for clinical studies. The human commensal microbiomes have been shown to have a wide variety of potential health impacts. However, our ability to genetically assay microbes is still limited. Microbiomes are extremely complex and standard short-read sequencing technologies often do not provide sufficient basis for the recovery of relevant genes and organisms. Low-input and low-cost linked-read DNA sequencing technologies, such as the 10x Genomics chromium system, have recently emerged with unprecedented promise for de novo assembly of whole genome or metagenome samples. These technologies employ a novel molecular barcoding technique which offers long-range information over standard high-throughput short read, next-generation sequencing, while still at reasonable reagent and low-costs. We plan to develop several innovative novel algorithms to fully leverage barcoded reads in a fast manner to improve several integral and challenging applications, in particular: improving metagenome assembly and leveraging the increased sensitivity to low abundance genomic information in order to identify clinically relevant and potentially pathogenic organisms that can inform clinical decisions. All our proposed methods and computational tools will be made freely available with extensive documentations for the community to use. To ensure the utility of our methods we plan to extensively apply them to a wide range of research and clinical shotgun metagenome data sets, in my laboratory and through various established local, external and industrial collaborations. We also plan to collect control samples and sequence them using multiple platforms (Illumina, 10x Genomics, Loop Genomics Read Cloud, UTS TELL-SEQ, Oxford Nanopore) for benchmarking. We will also use our proposed methods to improve the detection and classification of low abundance organisms in clinical samples. We will launch two pilot projects in collaborations with our Department of Pathology and Hospital for Special Surgery (HSS). Successful completion of this project will provide fast and scalable computational methods that can be applied to large-scale data sets.
摘要/摘要 通过测序进行微生物组研究对于临床研究变得越来越重要。 人类共生微生物组已被证明具有多种潜在的健康潜力 影响。然而,我们对微生物进行基因分析的能力仍然有限。微生物组是 极其复杂和标准的短读长测序技术通常无法提供 为相关基因和生物体的恢复提供充分的基础。 低投入、低成本的 Linked Read DNA 测序技术,例如 10x Genomics 铬系统最近出现,为从头组装提供了前所未有的前景 全基因组或宏基因组样本。这些技术采用了一种新颖的分子 条形码技术可通过标准高吞吐量短信息提供长距离信息 读取,下一代测序,同时仍然以合理的试剂和低成本。我们计划 开发多种创新算法,以快速方式充分利用条形码读取 改进几个完整且具有挑战性的应用程序,特别是:改进宏基因组 组装并利用对低丰度基因组信息的增加的敏感性 为了识别临床相关的和潜在的致病微生物,可以为临床提供信息 决定。 我们提出的所有方法和计算工具都将免费提供 供社区使用的文档。为了确保我们的方法的实用性,我们计划 将它们广泛应用于广泛的研究和临床霰弹枪宏基因组数据集, 在我的实验室以及通过各种已建立的本地、外部和工业合作。 我们还计划收集对照样本并使用多个平台(Illumina、 10x Genomics、Loop Genomics Read Cloud、UTS TELL-SEQ、Oxford Nanopore) 基准测试。我们还将使用我们提出的方法来改进检测和 临床样本中低丰度生物体的分类。我们将启动两个试点项目 与我们的病理科和特殊外科医院 (HSS) 合作。 该项目的成功完成将提供快速且可扩展的计算方法 可以应用于大规模数据集。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Iman Hajirasouliha其他文献

Iman Hajirasouliha的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Iman Hajirasouliha', 18)}}的其他基金

Improving metagenomic analysis with novel algorithms and technologies
利用新颖的算法和技术改进宏基因组分析
  • 批准号:
    10698006
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 42.18万
  • 项目类别:
Improving metagenomic analysis with novel algorithms and technologies
利用新颖的算法和技术改进宏基因组分析
  • 批准号:
    10250501
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 42.18万
  • 项目类别:
Improving metagenomic analysis with novel algorithms and technologies
利用新颖的算法和技术改进宏基因组分析
  • 批准号:
    10438845
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 42.18万
  • 项目类别:

相似国自然基金

基于DNA荧光条形码的RNA m6A位点空间分辨多重成像分析研究
  • 批准号:
    32301256
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于条形码谱系追踪和CRISPR高通量筛选发现CXCL12增强结直肠癌细胞免疫治疗的分子机制研究
  • 批准号:
    82303735
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于代谢组差异分析与DNA宏条形码技术“中药材-提取物-制剂”普适的人参属中药鉴别研究
  • 批准号:
    82374030
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    49 万元
  • 项目类别:
    面上项目
DNA计时器条形码的构建及其在多重检测与多重原位成像中的应用
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于DNA条形码的中国真猎蝽亚科分类研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

BRAIN CONNECTS: Synaptic resolution whole-brain circuit mapping of molecularly defined cell types using a barcoded rabies virus
大脑连接:使用条形码狂犬病病毒对分子定义的细胞类型进行突触分辨率全脑电路图谱
  • 批准号:
    10672786
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 42.18万
  • 项目类别:
IMAT-ITCR Collaboration: Hyperplex lineage analysis of tumor heterogeneity and interactions with the microenvironment
IMAT-ITCR 合作:肿瘤异质性及其与微环境相互作用的 Hyperplex 谱系分析
  • 批准号:
    10677105
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 42.18万
  • 项目类别:
Development of an emulsion-based method for repertoire-scale paired-chain T cell receptor sequencing
开发基于乳剂的全谱配对链 T 细胞受体测序方法
  • 批准号:
    10371136
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 42.18万
  • 项目类别:
High resolution neuronal lineage tracing
高分辨率神经元谱系追踪
  • 批准号:
    10042321
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 42.18万
  • 项目类别:
Computational methods for variant calling and haplotyping using long-read sequencing technologies
使用长读长测序技术进行变异调用和单倍型分析的计算方法
  • 批准号:
    10441522
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 42.18万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了