UProC: tools for ultra-fast protein domain classification.
UProC: tools for ultra-fast protein domain classification.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btu843
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发表时间：
2015-05-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Meinicke P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Meinicke P
动机：随着生物序列数据量的快速增长，根据与已知蛋白质家族的相似性对新序列进行功能分析对经典生物信息学提出了挑战。结果：超快蛋白质分类（UProC）工具箱实现了一种用于大规模序列分析的新算法（“马赛克匹配”）。UProC比基于轮廓的方法快三个数量级，并且在宏基因组模拟研究中，对未组装的100 bp读数的灵敏度高出80%。可用性和实施：UProC作为开放源码软件可在https://github.com/gobics/uproc上查阅。预编数据库（Pfam）链接在UProC主页：http://uproc.gobics.de/。联系人：peter@gobics.de。补充信息：补充数据可从在线生物信息学获得。
Motivation: With rapidly increasing volumes of biological sequence data the functional analysis of new sequences in terms of similarities to known protein families challenges classical bioinformatics. Results: The ultrafast protein classification (UProC) toolbox implements a novel algorithm (‘Mosaic Matching’) for large-scale sequence analysis. UProC is by three orders of magnitude faster than profile-based methods and in a metagenome simulation study achieved up to 80% higher sensitivity on unassembled 100 bp reads. Availability and implementation: UProC is available as an open-source software at https://github.com/gobics/uproc. Precompiled databases (Pfam) are linked on the UProC homepage: http://uproc.gobics.de/. Contact: peter@gobics.de. Supplementary information: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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影响因子：
5.8
作者：
Hourai, Y;Akutsu, T;Akiyama, Y
通讯作者：
Akiyama, Y
DOI：
10.1016/0097-8485(93)85006-x
发表时间：
1993-06-01
期刊：
COMPUTERS & CHEMISTRY
影响因子：
--
作者：
WOOTTON, JC;FEDERHEN, S
通讯作者：
FEDERHEN, S
影响因子：
14.9
作者：
Finn RD;Mistry J;Tate J;Coggill P;Heger A;Pollington JE;Gavin OL;Gunasekaran P;Ceric G;Forslund K;Holm L;Sonnhammer EL;Eddy SR;Bateman A
通讯作者：
Bateman A
影响因子：
9.8
作者：
Gevers D;Knight R;Petrosino JF;Huang K;McGuire AL;Birren BW;Nelson KE;White O;Methé BA;Huttenhower C
通讯作者：
Huttenhower C
影响因子：
5.8
作者：
Zhang, Yuan;Sun, Yanni;Cole, James R.
通讯作者：
Cole, James R.