【NTT 2019演讲视频】中山大学副研究员肖传乐：三代测序关键技术开发及应用
肖传乐 副研究员 中山大学
肖传乐副研究员及团队主要致力于生物大数据分析方法开发及应用研究，研究方向包括：三代测序数据基因组、表观遗传学和蛋白质组计算方法的研究，他及团队开发的基于纳米孔测序平台的高效Nanopore校正组装方法及软件NECAT，Nanopore表观修饰检测方法及软件DeepMod已经拥有大量的用户。我们邀请了肖传乐副研究员在NTT 2019上海场分享了他的研究成果与经验。
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肖传乐开篇提到，纳米孔测序技术具有读长长（约20kbp），无PCR扩增偏好性和碱基修饰敏感性等特点，在动植物的基因组从头组装和表观遗传检测研究中具有明显的优势，已成为三代测序主流技术。
高效Nanopore校正组装方法NECAT
在基因组组装方面，他们提出了全局种子投票打分模型和局部图序列校正模型，开发了快速组装系统NECAT。NECAT在人数据集的组装速度是同类软件（Canu和FALCON）17-56倍，该研究成果于2017年发表在Nature Methods期刊，目前NECAT已组装了20余个中国特色植物基因组。
Nanopore表观遗传学修饰检测方法
他建立了识别Nanopore表观修饰（5mC和6mA）的深度循环神经网络（RNN）模型，开发了相应的软件DeepMod，实现了高精度全基因组单碱基水平检测5mC和6mA，5mC和6mA的检测平均精度可分别高达99%和90%，该成果“Detection of DNA base modifications by deep recurrent neural network on Oxford Nanopore sequencing data”于2019年6月发表在《Nature Communications》期刊。
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