读分割最优匹配的indels识别算法

　　高通量测序技术的发展，极大地推动了基因组结构变异识别的研究，当前，该领域主要使用覆盖度、读分割或片段组装方法来识别变异，但目前的方法识别结果不够准确，敏感度高，对基因组结构变异的信息（如变异序列、变异坐标等）挖掘不充分．插入和删除类型的结构变异统称为indels，在基因组结构变异中最为常见．为此，针对indels的精确识别，提出了基于读分割和动态规划的最优序列匹配算法（optimal split-read matching algorithm，简称OSRM）．OSRM算法能将异常读片段以最少的空位打断比对到参考序列上．首先建立异常读片段与特定参考序列的匹配得分矩阵；然后，建立回溯路径矩阵；最后，用以变异特点设计的得分公式对每条路径进行最优匹配筛选，输出精确识别的indels坐标及序列．实验结果显示。该方法对小中型的indels有很高的识别性能．此外，与读分割法的经典算法Pindel进行了比较，证买OSRM算法在小中型的indels识别方面有更好的效果，可识别更复杂的情况．