שאלה | de-novo De Bruijn Graph (DBG):

לא תייחסת לגנום ייחוס

הוא מפרק את הקריאה לחתיכות קטנות יותר בגודל קבוע הנקרא k-mers.

גרף De Bruijn בנוי מ-k-mers אלה, כאשר צמתים מייצגים k-mers והקצוות מייצגים חפיפות בגודל k-1 ביניהם.

ההרכבה נגזרת על ידי מציאת נתיב דרך גרף זה.

DBG משמש בדרך כלל עבור נתונים לקריאה קצרה והוא יעיל יותר מבחינה חישובית מאשר OLC עבור מערכי נתונים גדולים.

יעילות: יעילה יותר מבחינה חישובית מ-OLC עבור מערכי נתונים גדולים, במיוחד עם נתונים קצרים. מדרגיות: מדרג היטב עם גודל ומורכבות הגנום. אין צורך בהתייחסות: אינו מסתמך על גנום התייחסות קיים מראש.

חסרונות - בחירת K-mer: הבחירה בגודל K-mer יכולה להשפיע על איכות ההרכבה. אזורים מורכבים: יכולים להיאבק באזורים גנומיים חוזרים או מורכבים. קריאה קצרה: מיועדת בעיקר לקריאה קצרה, שעשויים לא ללכוד מידע גנומי ארוך טווח.