- Joint Genome Instituteの研究者達にユトレヒト大学の研究者が加わった研究チームからの警告
微生物ゲノムのCRISPRアレイに記録されているスペーサー配列が、それが由来したであろうプロトスペーサー候補とのマッチングは、微生物学やウイルスゲノム解析（ヴァイロミックス / viromics）において宿主とウイルスの相互作用を推定するために広く利用されていますが、この特定のタスクにおける配列検索やアラインメントツールの選択、およびそれらの出力挙動については、十分に評価されていないことが少なくありません。
研究チームは、合成データ、半合成データ、および実データを用いて、一般的に使用されるツール*のベンチマーク評価を行いました。その結果、距離指標や閾値の設定によって、再現率（recall）、実行時間、リソース使用量に大きな差異が生じることが確認されました。
[*] Bowtie1, Bowtie2, indelfree.sh, StrobeAlign, BLAST+, MMseqs2, Sassy, X-mapper, mummer4 [Table 1参照]
ここで得られた知見は、大規模なスペーサー・標的マッチングにおける実用的なデフォルト設定の指針となるとともに、網羅的な手法とヒューリスティックな手法との間のトレードオフを明らかにしています。
ソースコードおよびベンチマーク用ワークフローは https://github.com/UriNeri/spacer_matching_bench で公開されています。データおよび実行結果の成果物は Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.15171878) にアーカイブされています。
[出典] "Computational Tool Choice Impacts CRISPR Spacer-Proto spacer Detection" Uri Neri (1,3), Antonio Pedro Camargo (1), Brian Bushnell (1), Rick Beeloo (2), Simon Roux (1). Bioinformatics. 2026-07-02. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btag394
- Department of Energy, Joint Genome Institute, Berkeley, CA 94720, United States.
- Department of Biology, Utrecht University, Utrecht, 3584, The Netherlands.
- Corresponding author
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