During viral replication, viruses carrying an RNA genome produce non-standard viral genomes (nsVGs), including copy-back viral genomes (cbVGs) and deletion viral genomes (delVGs), that play a crucial role in regulating viral replication and pathogenesis. Because of their critical roles in determining the outcome of RNA virus infections, the study of nsVGs has flourished in recent years, exposing a need for bioinformatic tools that can accurately identify them within next-generation sequencing data obtained from infected samples. Here, we present our data analysis pipeline, Viral Opensource DVG Key Algorithm 2 (VODKA2), that is optimized to run on a parallel computing environment for fast and accurate detection of nsVGs from large data sets.

中文翻译：

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VODKA2：一种从大型 RNA-seq 数据集中检测非标准病毒基因组的快速准确方法

在病毒复制过程中，携带RNA基因组的病毒会产生非标准病毒基因组（nsVG），包括回拷病毒基因组（cbVG）和删除病毒基因组（delVG），它们在调节病毒复制和发病机制中发挥着至关重要的作用。由于 nsVG 在确定 RNA 病毒感染结果方面发挥着关键作用，因此近年来对 nsVG 的研究蓬勃发展，这表明需要能够在从感染样本获得的下一代测序数据中准确识别它们的生物信息学工具。在这里，我们展示了我们的数据分析管道，Viral Opensource DVG Key Algorithm 2 (VODKA2)，该管道经过优化，可以在并行计算环境上运行，以便从大型数据集中快速准确地检测 nsVG。