基于宏基因组长片段的基因预测算法基准

论文摘要

目前,围绕宏基因组的模拟读长（reads）或片段、全基因组等不同类型的输入数据,新的基因预测算法、软件与工具层出不穷,但存在三方面的问题:一、基于模拟reads或片段得出的结果无法准确反映真实基因的预测效果,而基于全基因组得出的结果不能实现未知物种的预测;二、模拟reads或片段大多小于真实基因的总长度,软件很难预测出完整的基因,甚至丢失部分真实基因;三、长片段基因预测的基准衡量研究较少,大大限制了基因预测在不同领域的应用。针对以上问题,提出基于真实数据长片段基因预测的基准衡量方法。首先,对两个包含20种细菌株的真实序列数据集进行过滤及组装处理;其次,利用组装后得到的长片段支架（scaffolds）作为输入,对6种软件进行基准性能评估;最后,基于评估结果进行错误率上限分析。实验结果表明,在覆盖度较高的数据集上,Prodigal、GeneMarkS-2、MetaGeneAnnotator和FragGeneScan这4种软件错误率接近且最低,在3.5%～22.8%变化;在低覆盖度的数据集上,GeneMarkS-2错误率最低,在27.1%～54.7%变化。

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类型: 期刊论文

作者: 李瑞琳,尚秋明,韩鑫胤,张裕,祝海栋,LI Weizhong,牛北方

关键词: 宏基因组,基因预测,开放阅读框,组装,基准衡量

来源: 计算机应用 2019年S1期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 生物学

单位: 中国科学院计算机网络信息中心,中国科学院大学,中国互联网络信息中心,克莱格文特研究所

基金: 国家重点研发计划项目(2016YFC0503607,2018YFB0203903),青海省科技成果转化专项(2016-SF-127),国家自然科学基金资助项目(31771466),中国科学院信息化专项(XXH13504-08),中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA12000000),中国科学院“百人计划”择优支持项目

分类号: Q811.4

页码: 143-149

总页数: 7

文件大小: 461K

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标签：宏基因组论文;  基因预测论文;  开放阅读框论文;  组装论文;  基准衡量论文;