Sentieon 软件测试与性能评测
Sentieon 软件测试汇总了物种测试与基准测试内容,帮助用户从真实样本、分析流程和性能指标多个角度了解软件表现
为项目评估、方案选型和技术验证提供更直接的参考入口。
软件更新
Sentieon 软件发布 202503.03 版本
2026-04-07该版本进一步深化了在前沿拓扑基因组学与单端超深测序领域的算力布局,在解锁泛基因组高级变异解析能力的同时,显著提升了跨硬件平台的工程鲁棒性与核心算法的统计学保真度。
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2025-12-30该版本推出了 Pangenome 管线的 β 测试版以实现加速比对,扩展了 InsertSizeMetricAlgo 算法对单端一致性数据的计算支持,并修复了 GVCFtyper、Consensus Dedup 以及 TNscope 中的崩溃与误过滤缺陷。
点击查看版本详细信息arrow_forwardSentieon 软件发布 202503.01 版本
2025-07-11该版本大幅提升了 DNAscope 的模型运行效率,并集中修复了 TNscope 在扩增子数据中的假阳性漏洞、CRAM 文件格式损坏异常、RNA UMI 去重断言失败以及 DNAscope 处理非人类样本时的内存崩溃缺陷。
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2024-09-01该版本推出了二三代混合测序变异检测及 CRAM 3.1 格式支持,扩展了 GVCFtyper 的联合分型范围,补充了 TNscope 的多项突变注释,并修复了驱动层报错、去重任务挂起及肿瘤低频突变漏检等缺陷。
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2022-02-14该版本全面扩展了对 ARM 架构处理器的算力适配,引入了 CIGAR 字符串规范化过滤器与 UMI 去重指标输出,并修复了 SAM 空标签解析错误、三代定相偏差以及高深度数据下的栈溢出崩溃缺陷。
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2021-12-29该版本实现了群体队列联合基因分型原始统计量输出的技术闭环,并集中修复了 GVCFtyper 兼容第三方索引时的断言错误、读取合并 gVCF 时的段错误,以及 TNscope 在单端测序中漏检大片段 INDEL 的缺陷。
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2021-11-05该版本实现了三大核心体细胞分析模块在分布式计算模式下的原生运行,扩展了超长染色体坐标的 CSI 索引支持,并修复了特定参数组合下的输出错误、非经典染色体突变漏检以及未指定参考基因组时的格式转换缺陷。
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2021-10-15该版本对变异检测核心算法进行了重大模型升级,大幅优化了 RNA 组学及 UMI 分子标签去重管线,扩展了 Oxford Nanopore 三代长读段及单细胞分析的专属工具链,并首次切入了基因编辑序列评估赛道。
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DNAscope Hybrid长短读长混合分析流程详解及评测
sentieon-cli dnascope-hybrid 模块利用长读长单倍型(Haplotype)指导短读长比对,能实现近乎完美的变异识别。
DNAscope 核心家系(trio)WES 分析全流程详解
针对 WES 核心家系分析的特殊需求,Sentieon 进一步推出了专属流程,利用高深度数据优势,聚焦于孟德尔错误(ME)与新生突变(De novo Mutation)的精准识别。
Sentieon 开发了涵盖从比对、去重、碱基质量校正到变异检测的一体化 WES 分析加速模块,通过高度优化的算法与并行计算架构,大幅缩短全流程分析时间,为高通量WES数据提供了高效、可靠的生信分析解决方案。
RNA-seq 变异检测全流程详解
Sentieon开发了涵盖比对、去重、RNA连接点处理及变异检测的一体化加速模块,通过高度优化的算法与工程实现,大幅缩短全流程分析时间,为高通量RNA-seq数据分析提供了高效、可靠的解决方案。
泛基因组分析流程详解
Sentieon泛基因组流程是一个利用泛基因组图进行短读长DNA序列数据比对和变异识别的分析流程。基于图结构的参考基因组表示法,旨在提升比对和变异检测的分析效率和精度。
核心家系(trio)基因分析最佳实践方案
针对核心家系分析需求,Sentieon 推出专属流程,聚焦孟德尔错误 与新生突变的精准识别,进一步降低假阳性、减少漏检,为临床诊断提供更可靠的数据支撑。
使用CNVscope进行CNV检测分析
CNVscope是Sentieon推出的一款基于机器学习的全基因组CNV分析检测模块。该模块主要用于检测大于5kb的拷贝数增加或缺失,方法是通过分析读段的深度信息,并结合断点检测等其他特征进行拷贝数判断。
Sentieon分布模式
利用Sentieon基因组学工具的分片能力将DNAseq流程分布到多台服务器上;将其他流程(如TNseq®)进行分布遵循相同原则,因为所有Sentieon®基因组学工具都具有相同的内置分布式处理能力。 该目标是为了减少流程的总运行时间,以更快地生成结果。
唯一分子标识符(UMI)
使用Sentieon®工具处理下一代测序数据,同时利用分子条码信息(唯一分子索引或UMI)。分子条码可以在测序之前在模板DNA分子的末端引入唯一标签,从而大大减少PCR重复和测序错误对变异调用过程的影响。
使用 Sentieon进行大型基因组重测序分析
大型基因组的处理常常因分析流程中不同分析软件对于⼤型染⾊体的支持差异而不得不采取折中的办法来对大型染色体进行拆分处理。为此Sentieon增加csi 格式索引支持并为大型基因组长染色体处理提供了完整解决方案。
适用于PacBio HiFi和Oxford Nanopore长读长测序数据的结构变异检测
介绍如何使用 Sentieon® LongReads SV 从 PacBio HiFi 和 Oxford Nanopore 长读数中调用结构变异 (SV),精确的长读数测序技术能够准确发现以前用短读数方法无法发现的大型 SV 事件。
TNscope® 使用机器学习模型进行有匹配正常样本的体细胞变异发现
TNscope®允许使用机器学习模型进行变异过滤,以提高结果的准确性,在TNscope®中使用一系列灵敏设置来检测更多的候选变异,然后通过基于模型的变异过滤。
使用DNAscope对HiFi长读长数据进行胚系变异检测分析
Sentieon® DNAscope能利用PacBio® HiFi数据高质量、长读长的优势,使用经过校准的机器学习模型进行快速、精准的变异检测。针对HiFi数据的DNAscope流程输入比对后的HiFi数据,并输出VCF格式变异检测结果。
关于读段组的建议
介绍使用Sentieon® Genomics软件时,推荐使用RGID字段以最小化潜在问题的用法。帮助用户确定设置所使用的bam文件中RG标签的不同字段的最佳实践方法。
利用Sentieon Python API引擎为自研算法加速
为帮助用户能在自研软件上享受到Sentieon模块的速度,我们开发了Python API系统, 满足用户二次开发,自主加速的需求。
软件测试-物种测试





软件测试——基准测试
Sequencing by avidity enables high accuracy with low reagent consumption
在该测序数据的基准评估中,Sentieon 流程展现出高标准的变异检测性能。具体量化指标如下:SNV识别表现:灵敏度0.9939,精确率0.9977,综合F1分数0.9958。Small Indels识别表现:灵敏度0.9928,精确率0.9980,综合F1分数0.9954。
测试结果表明,基于Sentieon DNAscope的工作流具备极高的整体准确性,且在SNV与Indel的解析维度上展现出高度的一致性与稳定性。
Benchmarking variant callers in next-generation and third-generation sequencing analysis
该项系统性评估对 Sentieon 与 GATK 等主流开源软件进行了多维度的横向基准性能对比。结果表明,Sentieon 在保持高变异检测准确率的同时,在计算效率维度展现出显著的性能优势。
在二代(NGS)胚系变异检测中,Sentieon 识别 SNV 与 Indel 的 F1 分数分别超越 0.99 与 0.98;在二代体细胞变异检测中,Sentieon TNscope 识别 SNV 与 Indel 的 F1 分数同样居于行业前列。总体而言,Sentieon 在不降低变异识别准确性的前提下,大幅降低了计算资源的消耗,并显著缩短了运算周期。
Benchmarking of variant calling software for whole-exome sequencing using gold standard datasets
在该基准测试中,基于Sentieon的Varsome流程展现出了极具竞争力的变异检测性能。在 SNV 检测评估中,其F1分数与CLC及原生的 GATK 流程处于同一优秀梯队;在应对Indel检测时,Sentieon的综合表现仅次于Illumina DRAGEN。在计算效率维度,Sentieon的算力吞吐表现显著优于GATK流程,处理单个WES样本的平均分析周期约2小时。
研究结果表明,Sentieon作为一款底层的二级分析加速架构引擎,在保持高精度变异检测(Indel 与 SNV)的同时,极大地克服并释放了传统 GATK 流程在计算耗时上的严重瓶颈。