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김대환
김대환 (Daehwan Kim) 저자 이메일 보기
Johns Hopkins University
 
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HISAT: a fast spliced aligner with low memory requirements

Daehwan Kim1,2, Ben Langmead1-3 & Steven L Salzberg1-3

1Center for Computational Biology, McKusick-Nathans Institute of Genetic Medicine, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, Maryland, USA. 2Department of Biostatistics, Bloomberg School of Public Health, Johns Hopkins University, Baltimore, Maryland, USA. 3Department of Computer Science, Johns Hopkins University, Baltimore, Maryland, USA.

Correspondence to : Daehwan Kim or Ben Langmead or Steven L Salzberg
 
Abstract
HISAT (hierarchical indexing for spliced alignment of transcripts) is a highly efficient system for aligning reads from RNA sequencing experiments. HISAT uses an indexing scheme based on the Burrows-Wheeler transform and the Ferragina-Manzini (FM) index, employing two types of indexes for alignment: a whole-genome FM index to anchor each alignment and numerous local FM indexes for very rapid extensions of these alignments. HISAT's hierarchical index for the human genome contains 48,000 local FM indexes, each representing a genomic region of ~64,000 bp. Tests on real and simulated data sets showed that HISAT is the fastest system currently available, with equal or better accuracy than any other method. Despite its large number of indexes, HISAT requires only 4.3 gigabytes of memory. HISAT supports genomes of any size, including those larger than 4 billion bases.

논문정보
- 형식: Research article
- 게재일: 2015년 03월 (BRIC 등록일 2017-10-17)
- 연구진: 국외연구진
- 분야: Bioinformatics, Biotechnology, Genomics
- 피인용횟수: 최근 3년간 60회 이상 인용된 논문
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