2019年12月9日,，基因組所阮玨團隊在《自然·方法學(xué)》（Nature Methods）上發(fā)表第三代測序數(shù)據(jù)組裝算法Wtdbg,，該算法極大提高三代測序數(shù)據(jù)的分析效率,，與2019年4月1日發(fā)表在《自然·生物技術(shù)》（Nature Biotechnology）上的Flye算法相比,，分析速度提升了5倍,，并首次將測序數(shù)據(jù)分析時間降低到少于測序數(shù)據(jù)產(chǎn)出時間,。

　　基因組學(xué)技術(shù)飛速進步既源于測序技術(shù)的發(fā)展，同時也依賴于數(shù)據(jù)分析技術(shù)的提高,。如今完成一個人的全基因組測序已經(jīng)是件普通實驗室甚至家庭都可以負擔起費用的“平?！笔虑椋匀鷾y序為例,，完成個人全基因組測序僅需1天時間,、費用低于5萬元。但是完成這樣數(shù)據(jù)規(guī)模的全基因組組裝分析,，在2014年需要消耗50萬個CPU小時,，只能在超大計算機集群上進行。這種情況下,，同時對大量個體進行組裝分析是難以想象的,，然而以全基因組組裝方式對群體進行測序分析已經(jīng)成為生物和醫(yī)學(xué)研究的趨勢,。

　　近年來，生物信息學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)家們致力于改變這種數(shù)據(jù)產(chǎn)出速度遠高于數(shù)據(jù)分析速度的尷尬狀況,，不斷開發(fā)出更高效的組裝分析算法,。中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)基因組研究所在成立之初就布局組學(xué)技術(shù)研究，致力于將前沿測序技術(shù)引入農(nóng)業(yè)科學(xué)研究中,，阮玨團隊多年來始終專注于測序數(shù)據(jù)分析方法如組裝算法的開發(fā),，力求推動測序數(shù)據(jù)的分析速度更快、分析質(zhì)量更高,。

　　Wtdbg算法的開發(fā)得益于一個新的組裝圖理論（Fuzzy Bruijn Graph,，模糊布魯因圖）的提出。模糊布魯因圖借鑒了德布魯因圖（de Bruijn Graph）的思想,，將測序數(shù)據(jù)切分為固定長度的短串,，再從短串構(gòu)建出的圖上恢復(fù)出全基因組序列。德布魯因圖以速度優(yōu)勢常用于第二代測序數(shù)據(jù)的組裝分析,，但因測序噪音極高的難題,，從未成功應(yīng)用在第三代測序數(shù)據(jù)。模糊布魯因圖重新對短串進行定義,，使之能夠容忍高噪音數(shù)據(jù),，并隨后對生成組裝圖和恢復(fù)基因組序列做了大量相應(yīng)的重構(gòu)，使其兼具高效率和高容錯的優(yōu)點,。

　　這項研究始于2013年,，由中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)基因組研究所的阮玨研究員與美國哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院的李恒博士合作完成。研究成果自2016年起對所有人免費開放使用,，不僅被幾十篇學(xué)術(shù)論文引用,，還被國內(nèi)多家基因測序分析公司作為主要組裝分析工具，并且在2019年世界大學(xué)生超算競賽中作為性能測試賽題,。

　　文章鏈接：https://www.nature.com/articles/s41592-019-0669-3