Evaluación de la influencia de los recursos computacionales en la variabilidad y calidad de ensamblaje de novo de transcriptoma
DOI:
https://doi.org/10.13053/cys-22-4-2883Palabras clave:
ARN, secuenciación NGS, RNA-Seq, efecto de memoria en ensamblaje, HPC, optimización de ensamblaje.Resumen
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.Descargas
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