cutPrimers: A New Tool for Accurate Cutting of Primers from Reads of Targeted Next Generation Sequencing

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作者
Andrey Kechin,U. A. Boyarskikh,Alexander Kel,М. Л. Филипенко
出处
期刊:Journal of Computational Biology [Mary Ann Liebert]
卷期号:24 (11): 1138-1143 被引量:953
标识
DOI:10.1089/cmb.2017.0096
摘要

Cutting of primers from reads is an important step of processing targeted amplicon-based next generation sequencing data. Existing tools are adapted for cutting of one or several primer/adapter sequences from reads and removing all of their occurrences. Also most of the existing tools use kmers and may cut only part of primers or primers with studied sequence of gene. Because of this, use of such programs leads to incorrect trimming, reduction of coverage, and increase in the number of false-positive and/or false-negative results. We have developed a new tool named cutPrimers for accurate cutting of any number of primers from reads. Using sequencing reads that were obtained during study of BRCA1/2 genes, we compared it with cutadapt, AlienTrimmer, and BBDuk. All of them trimmed reads in such a way that coverage of at least two amplicons decreased to unacceptable level (<30 reads) comparing with reads trimmed with cutPrimers. At the same time, Trimmomatic and AlienTrimmer cut all occurrences of primer sequences, so the length of the remaining reads was less than prospective.
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