DegePrime：寻找最高覆盖度的简并引物

2014年发表于AEM，目前引用118次。

研究使用一种weighted randomized combination的算法，寻找最高覆盖度的简并引物。

并基于此开发了软件DegePrime，进一步重新设计了针对细菌V3-V4 region (341F-805R)的新引物。

在引物的设计过程中，较高的简并度有利于较高的覆盖率，但也可能导致非特异性扩增。因此，简并引物设计需要权衡特异性和覆盖度(敏感性)。

由于最大覆盖度简并引物设计(maximum coverage degenerate primer design, MC-DPD)属于NP完全问题(即，在多项式时间内不能精确求解的问题。在数学上NP完全问题是千禧年7大数学难题之一)，就需要通过启发式方法来近似求解。

本文开发的DegePrime可以对MC-DPD问题进行近似求解，且得到的引物覆盖度高于之前软件HYDEN。

DegePrime得到覆盖度高于HYDEN。

设计的针对细菌V3-V4region (341F-805R)的新引物扩增能力与鸟枪宏基因组类似。

老引物341F’:

CCTACGGGNGGCWGCAG

新引物341’:

CCTAHGGGRBGCAGCAG

多3个简并，极大的提升了对古菌的覆盖度。但是同时会丢掉341F能扩增的一些物种，如Chlamydiae, Lentisphaerae, Planctomycetes, Verrucomicrobia。

老引物515F’:

GTGCCAGCMGCCGCGGTAA，用于地球微生物组计划Earth Microbiome Project。

新引物515’:

GTGBCAGCMGCCGCGGTAA。

多一个简并，极大的提升了对古菌的覆盖度。

横坐标为老引物(A,C)或新引物(B)得到的扩增子数据；纵坐标为宏基因组(A, B)或新引物扩增子数据(C)。

新引物与宏基因组结果基本一致，且新引物丰度高于老引物。

DegePrime基于perl，Github地址：

https://github.com/EnvGen/DegePrime

第一步，输入序列为比对后的序列，TrimAlignment.pl对齐序列(cutoff一般选0.9。1表示只输出每个序列中都有核苷酸的列)；

第二步，主程序DegePrime.pl进行引物设计，输入引物长度及简并度(满足2^i * 3^j,i和j为整数)，并输出覆盖度及相应简并信息。

第三步，可通过MakeRdpTaxonomy.pl或MakeSilvaTaxonomy.pl对RDP或Silva得到的物种信息进行前处理，并运行DegePrime.pl，输出的结果可按照不同物种进行分组。

Link:

https://aem.asm.org/content/80/16/5116.short

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