HMMER-Extractor:基于隐藏的马尔科夫模型识别基因组宏分子代谢物的辅助工具包
Jing Yang1, Siqi Sun2, Ning Sun3
1School of Basic Medical Sciences, Shanxi Medical University, Taiyuan 030001, China.
International journal of biological macromolecules
|November 19, 2024
概括
我们开发了HMMER-Extractor,这是一个快速而准确的工具包,用于选和从人类微生物群中提取微生物基因. 该工具有助于分析生物研究的复杂基因组数据.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 人类微生物组含有各种微生物宏分子,对生物功能至关重要.
- 隐藏的马尔科夫模型 (HMM) 对于序列对齐是有效的,但产生广泛的数据.
- 从微生物组数据中有效选和提取目标同类物质是一个重大挑战.
研究的目的:
- 开发一个集成的基因过和提取管道,以快速准确地选同类基因.
- 介绍HMMER-Extractor工具包及其支持的Web服务器,以便用户友好地进行微生物组分析.
- 构建与心血管疾病相关的三甲基胺 (TMA) 和脂多糖 (LPS) 代谢物的基因数据集.
主要方法:
- 使用HMMER-Extractor与过分数和代关键字匹配 (IKM) 逻辑进行序列提取.
- 开发了一个可视化的Web服务器平台,具有交互式HTML输出,用于浏览注释和序列.
- 分析了来自人类肠道的46699个细菌基因组,以确定TMA和LPS基因群.
主要成果:
- 确定了21014种含有TMA操作子 (cnt或cut) 的细菌菌株和1961种含有LPS的细菌菌株.
- 属于Firmicutes类的大肠杆菌是发现的最丰富的细菌物种.
- 该HMMER-提取器证明了从微生物基因组中提取目标宏分子编码基因的准确性和速度.
结论:
- 该HMMER-Extractor工具包为分析复杂的微生物组数据提供了有效的解决方案.
- 开发的Web服务器为研究社区提供了简化和可访问的界面.
- 这项工作有助于构建专门的基因数据集,例如与心血管疾病相关的基因数据集.
