MicrobeAnnotator: удобный и комплексный конвейер функциональной аннотации геномов микроорганизмов

MicrobeAnnotator: a user-friendly, comprehensive functional annotation pipeline for microbial genomes
Carlos A. Ruiz-Pérez, Roth E. Conrad, Konstantinos T. Konstantinidis
2021-01-06

Конвейер функциональной аннотацииБазы данных InterPro и PfamМодули KEGGМетаболическая реконструкцияАннотация микробных геномов
ПРЕДПОСЫЛКИ: Высокопроизводительное секвенирование увеличило число доступных геномов микроорганизмов, полученных из изолятов, отдельных клеток и метагеномов. В связи с этим необходимы быстрые и комплексные конвейеры функциональной аннотации генов для анализа и сравнения этих геномов. Хотя существует несколько подходов к аннотации геномов, обычно они не предназначены для простого включения в аналитические конвейеры, не объединяют результаты различных баз данных аннотаций и не предоставляют удобных для использования сводок метаболических реконструкций; кроме того, для высокопроизводительного анализа им, как правило, требуются значительные вычислительные ресурсы, недоступные среднестатистическому пользователю. РЕЗУЛЬТАТЫ: В настоящей работе представлен MicrobeAnnotator — полностью автоматизированный и простой в использовании конвейер для комплексной функциональной аннотации геномов микроорганизмов, объединяющий результаты нескольких референсных белковых баз данных и возвращающий соответствующие аннотации вместе с ключевыми метаданными, такими как взаимосвязанные идентификаторы соответствующих референсных белков из нескольких баз данных [ортология KEGG (KO), Комиссия по ферментам (E.C.), онтология генов (GO), Pfam и InterPro]. Кроме того, функциональные аннотации суммируются в модули Киотской энциклопедии генов и геномов (KEGG) в составе графического вывода (тепловой карты), позволяющего быстро выявлять различия между несколькими исследуемыми геномами и кластеризовать геномы на основе их метаболического сходства. MicrobeAnnotator реализован на Python 3 и свободно доступен по лицензии Artistic License 2.0 с открытым исходным кодом по адресу https://github.com/cruizperez/MicrobeAnnotator. ВЫВОДЫ: Возможности MicrobeAnnotator были продемонстрированы путем аннотации 100 геномов Escherichia coli и 78 геномов бактерий, относящихся к экологической радиации кандидатных типов (CPR), а также сравнения результатов с результатами других популярных инструментов. Показано, что использование нескольких баз данных аннотаций позволяет MicrobeAnnotator получать больше аннотаций на геном по сравнению с более быстрыми инструментами, использующими сокращенные базы данных, и обеспечивает вычислительную эффективность...
1
Испытания на 100 геномах Escherichia coli и 78 геномах бактерий CPR из окружающей среды показали, что использование нескольких баз данных выявляет больше аннотаций на геном, чем более быстрые инструменты с сокращёнными базами.
2
Аннотации суммируются в модули KEGG и визуализируются в виде тепловых карт, что позволяет быстро сравнивать геномы и кластеризовать их по метаболическому сходству.
3
MicrobeAnnotator представляет собой полностью автоматизированный и удобный конвейер для комплексной функциональной аннотации микробных геномов.
4
MicrobeAnnotator реализован на Python 3, распространяется по открытой лицензии Artistic License 2.0 и предназначен для вычислительно эффективного высокопроизводительного анализа.
5
Конвейер объединяет аннотации из баз данных KEGG, Enzyme Commission, Gene Ontology, Pfam и InterPro, связывая идентификаторы референсных белков и метаданные.

микробные геномы, полученные из изолятов, отдельных клеток и метагеномов, включая геномы бактерий окружающей среды из кандидатного филума Radiation (CPR)

комплексная функциональная и метаболическая аннотация, включая интеграцию аннотаций из разных баз данных и сравнительное выявление метаболического сходства

Publication Details
Publication Date
2021-01-06
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
144
Access Type
Author Information
Authors
Carlos A. Ruiz-Pérez
Roth E. Conrad
Konstantinos T. Konstantinidis
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%