Современный мир биоинформатики и геномики сталкивается с постоянным ростом объемов данных, которые необходимо хранить, обрабатывать и анализировать. Одним из самых распространенных форматов представления нуклеотидных последовательностей является FASTA - текстовый формат, широко использующийся для хранения последовательностей ДНК, РНК и белков. Однако несмотря на его универсальность и простоту, текстовый формат FASTA имеет одну существенную проблему: переносы строк, которые зачастую искусственно вставлены спустя каждые 60 символов. Эти переносы никак не влияют на саму биологическую информацию, но существенно осложняют задачу эффективного сжатия данных. Недавние исследования и эксперименты показали, что удаление этих "косметических" новых строк может кардинально повысить показатели сжатия с помощью алгоритма Zstandard (ZSTD).
В данном материале мы подробно рассмотрим, почему это происходит, как новый подход влияет на производительность сжатия, а также каким образом современные методы позволяют добиться впечатляющих результатов при работе с огромными архивами геномных данных. Формат FASTA и влияние переносов строк Формат FASTA - это человекочитаемый формат, который используется для хранения последовательностей биомолекул. Каждая секция файла начинается с заголовочной строки, начинающейся с символа '>', за которой следуют строки последовательности, обычно переносимые каждые 60 символов для удобства визуального отображения или в соответствии с нехитрыми стандартами. Однако эти переносы строк (символы 0x0A) не несут никакой смысловой нагрузки и зачастую даже мешают таким современным алгоритмам сжатия, которые рассчитывают на длинные последовательности повторяющихся символов. Почему переносы строк вредят сжатию данных? Алгоритмы сжатия, и в частности Zstandard, базируются на поиске повторяющихся паттернов и подцепочек в данных.
Сам алгоритм ZSTD, начиная с версии 1.3.2, поддерживает режим "длинной дальности" (--long), который увеличивает окно поиска повторов до сотен мегабайт. Это позволяет эффективно находить длинные повторы, характерные для больших геномных файлов, содержащих сотни тысяч схожих последовательностей. Однако из-за постоянного появления переносов строк каждые 60 символов, даже идентичные участки последовательностей будут иметь различия в том, как они представлены строками, так как переносы разрывают потенциальные совпадения.
В итоге, длинные повторы оказывается невозможно эффективно выявить, что приводит к значительному снижению коэффициента сжатия. Другими словами, переносы строк изменяют хеш-суммы подцепочек, чуждые биологическому смыслу, ухудшая работу поисковых механизмов алгоритма. Эксперименты с удалением переносов строки и их результативность Проведённые исследования с использованием базы данных микробных геномов объемом в 2.6 теравп (терануклеотидных пар) показали впечатляющие результаты. Одна из крупнейших выборок - 661 405 сборок бактериальных геномов в формате FASTA - занимала порядка 2.
46 терабайт на диске. При сжатии с помощью Zstandard с настройками по умолчанию размер сжатого файла составил около 777 гигабайт, что дало коэффициент сжатия около 3.2. Использование режима --long с теми же исходными данными снизило размер до 641 гигабайта, но это практически не оправдало ожиданий взамен увеличенного времени сжатия. Настоящий прорыв наступил после удаления всех переносов строк в файле FASTA, то есть при переводе последовательностей в одну непрерывную строку.
Для этого применялся утилитный инструмент seqtk с опцией seq -l 0, который убирает все переносы строк, не затрагивая содержание последовательностей. После такой предобработки, запуск Zstandard в режиме --long позволил снизить размер до 232 гигабайт, что представляет собой трёхкратное улучшение по сравнению с исходным сжатием с помощью Zstandard и десятикратное - относительно неподготовленного файла. Дополнительное улучшение было достигнуто при максимальном увеличении окна поиска в режиме --long=31, которое соответствует 2 гигабайтам. Размер файла уменьшился до 80 гигабайт, увеличив тем самым коэффициент сжатия до 31. Такая степень сжатия весьма близка к показателям специализированных медленных алгоритмов, предназначенных именно для биоинформатики, и достигается при значительно меньших затратах времени.
Особенности и ограничения использования расширенного режима Zstandard Увеличение окна поиска позволяет алгоритму искать повторяющиеся паттерны на значительно большем отрезке данных, что критично для больших геномных наборов с высокой схожестью последовательностей. Однако такой режим требует больше системных ресурсов, включая объем оперативной памяти и процессорное время. Кроме того, чтобы успешно декомпрессировать файлы, необходимо использовать тот же параметр --long=xx, что снижает переносимость и совместимость файлов с более старыми или неадаптированными версиями программного обеспечения. Тем не менее из-за значительного выигрыша в степени сжатия и сравнительно умеренного увеличения времени обработки, такое компромиссное решение очень привлекательно для исследователей, работающих с большими базами и нуждающихся в быстром и эффективном инструменте хранения. Почему удаление переносов строк не влияет на биологическую интерпретацию В отличие от форматов, где разметка текста влияет на данные (например, JSON или XML), в формате FASTA переносы строк имеют чисто визуально-функциональное назначение, позволяя удобнее читать длинные последовательности в редакторах и анализаторах.
При этом все экспериментальные и аналитические инструменты, как правило, самостоятельно нормализуют файлы, игнорируя эти переносы. Следовательно, удаление переносов строк не приводит к потерям или искажениям смысла биологических данных, что делает этот шаг безопасным и желательным при подготовке больших геномных архивов к сжатию. Перспективы и рекомендации для биоинформатиков и специалистов по хранению данных Растущие объемы геномных данных ставят перед исследователями вызовы по эффективному архивированию и транспортировке информации. Применение современных алгоритмов сжатия, таких как Zstandard, уже дает превосходные результаты с точки зрения скорости и практичности. Однако улучшить эффективность можно значительно больше, убрав помехи - в частности, переносы строк - которые разрывают паттерны и снижают плодотворную работу сжатия.
Рекомендуется перед этапом сжатия обрабатывать FASTA-файлы утилитами вроде seqtk или другими инструментальными средствами, превращая последовательности в одну непрерывную строку. Это открывает возможности использовать режимы с расширенным поиском повторов Zstandard, максимально эксплуатирующими структурные особенности данных. Следует учесть, что выбор конкретных настроек компрессии и подходов к предобработке зависит от аппаратных ресурсов, целей и задач исследования. Максимальное окно поиска поддерживается только на 64-битных системах, а требования к памяти могут быть значительными. Однако компромисс между качеством сжатия и затратами времени и ресурсов уже сегодня удовлетворяет многие практические потребности.
Заключение Удаление незначащих переносов строк из файлов FASTA открывает новые горизонты в хранении и сжатии биологических данных. Использование возможностей алгоритма Zstandard, а именно его режима длинной дальности поиска повторов, позволяет увеличить коэффициент сжатия в десятки раз по сравнению с классическим подходом. Такие методы не только экономят место на дисках и ускоряют передачу данных, но и приближают универсальные алгоритмы сжатия к эффективности специализированных решений для геномных последовательностей. При грамотной предобработке и выборе параметров это становится мощным инструментом в арсенале специалистов по биоинформатике, помогая справляться с постоянно растущими объемами данных быстрее и эффективнее. .
