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Prodigal:原核基因识别和翻译起始位点鉴定

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Prodigal:原核基因识别和翻译起始位点鉴定

Prodigal: prokaryotic gene recognition and translation initiation site identification

BMC Bioinformatics, [3.242]


2010-3-8  Software

DOI: https://doi.org/10.1186/1471-2105-11-119

第一作者:Doug Hyatt1,2*

通讯作者:Doug Hyatt1,2*

其它作者:Gwo-Liang Chen1, Philip F LoCascio1, Miriam L Land1,3, Frank W Larimer1,2, Loren J Hauser1,3

作者主要单位:

1美国田纳西州橡树岭,橡树岭国家实验室,计算生物学与生物信息学小组(Computational Biology and Bioinformatics Group, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, 37831, USA)

2美国田纳西州诺克斯维尔,田纳西大学基因组科学技术研究生院(Genome Science and Technology Graduate School, The University of Tennessee, Knoxville, TN, 37996, USA)

 

Prodigal鉴定细菌基因组和宏基因组中的基因

  1. Prodigal是细菌基因预测领域的主流软件,在宏基因组领域也有较多应用;

  2. 软件主要采用动态规划算法,较其它主流工具相比有更接近参考注释的水平;

  3. 软件引用超3千多次,并被众多分析工具整合,如抗生素抗生基因鉴定流程rgi、基因注释流程prokka、分箱流程das_tool和、基因簇鉴定流程antismash等;

  4. 软件运行速度快,支持多线程,原生安装或conda安装都非常方便。

点评:由橡树岭国家实验室计算生物学与生物信息学小组开发的Prodigal是原核生物基因鉴定的流行软件,引用3千多次可谓神作。而且此软件被众多分析流程整合,如抗生素抗生基因鉴定rgi、分箱结果去冗余drep(https://www.mr-gut.cn/papers/read/1066969984)、宏基因组流程anvio、基因注释流程prokka(https://www.mr-gut.cn/papers/read/1076111428)、基因组质量评估checkm-genome、分箱流程das_tool(https://www.mr-gut.cn/papers/read/1036660372)、基因簇鉴定antismash等,引用被严重低估。目前在细菌菌组、宏基因组领域有非常广泛的应用。

摘要

背景

在过去的十年中,微生物中自动基因预测的质量稳步提高,但仍有改进的空间。理想的目标是增加基因以及每个基因的翻译起始位点的正确识别的数量,并减少假阳性的总数。

结果

凭借我们在联合基因组研究所手动管理基因组方面的多年经验,开发了一种新的基因预测算法,称为Prodigal(原核动态规划/编程基因发现算法)。借助Prodigal,我们特别关注改善基因结构预测,改善翻译起始位点识别和减少假阳性的三个目标。我们将Prodigal的结果与现有的基因发现方法进行了比较,以证明它满足了这些目标。

结论

我们建立了一个快速,轻量级的开源基因预测程序,称为Prodigal http://compbio.ornl.gov/prodigal/ 。与现有方法相比,Prodigal取得了良好的结果,我们认为这将是自动化微生物注释流程的宝贵资源。

原始网站已经无法打开,软件github主页:https://github.com/hyattpd/Prodigal ,2016年2月版更新 2.6.3

实现 Implementation

图1. Prodigal算法的伪代码方式描述

Pseudocode description of the Prodigal algorithm

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表1. Prodigal中的动态规划连接类型

Table 1 Dynamic Programming Connections in Prodigal

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表2. Prodigal中的Shine-Dalgarno RBS基序

Table 2 Shine-Dalgarno RBS Motifs in Prodigal

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图2. 动态规划连接模式图

Illustration of the dynamic programming connections in Prodigal

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结果与讨论 Results and Discussion

表3. 基因预测效果

Table 3 Gene Prediction Performance

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表4. 与Genbank注释比较

Table 4 Comparison with Genbank Annotations

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表5. 主流基因预测方法在一些微生物组基因组上的比较

Table 5 Number of Genes Predicted By Each Method

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