Effective Identification and Annotation of Fungal Genomes
Effective Identification and Annotation of Fungal Genomes
复制标题
真菌基因组的有效识别和注释
DOI：
10.1007/s11390-021-0856-4
复制
发表时间：
2021-03
影响因子：
0.7
通讯作者：
Liu Yongzhuang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu Jian;Sun Jialiang;Liu Yongzhuang
在过去的几十年里，真菌病的危害引起了人们的广泛关注。随着测序技术的发展，真菌测序数据的有效分析已成为研究热点。随着真菌测序数据的逐渐增加，目前缺乏足够的方法来鉴定和功能注释真菌染色体基因组。为了克服这一挑战，本文首先探讨了利用Illumina和Pacbio等多个平台，基于长短读段测序的真菌基因组鉴定和注释方法。然后，本文开发了一个自动化的生物信息学管道称为PFGI的识别和注释任务。在真实数据集ENA（European Nucleotide Archive）上的实验评价表明，PFGI提供了一种基于测序数据分析的用户友好的真菌鉴定和注释方法，并且可以提供准确的分析结果，精确到物种水平（97%的序列同一性）。
In the past few decades, the dangers of mycosis have caused widespread concern. With the development of the sequencing technology, the effective analysis of fungal sequencing data has become a hotspot. With the gradual increase of fungal sequencing data, there is now a lack of sufficient approaches for the identification and functional annotation of fungal chromosomal genomes. To overcome this challenge, this paper firstly deals with the approaches of the identification and annotation of fungal genomes based on short and long reads sequenced by using multiple platforms such as Illumina and Pacbio. Then this paper develops an automated bioinformatics pipeline called PFGI for the identification and annotation task. The experimental evaluation on a real-world dataset ENA (European Nucleotide Archive) shows that PFGI provides a user-friendly way to perform fungal identification and annotation based on the sequencing data analysis, and could provide accurate analyzing results, accurate to the species level (97% sequence identity).
登录
查看更多内容
Biopython：用于计算分子生物学和生物信息学的免费 Python 工具。
DOI：
10.1093/bioinformatics/btp163
发表时间：
2009-06-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Cock PJ;Antao T;Chang JT;Chapman BA;Cox CJ;Dalke A;Friedberg I;Hamelryck T;Kauff F;Wilczynski B;de Hoon MJ
通讯作者：
de Hoon MJ
影响因子：
64.8
作者：
P. Little
通讯作者：
P. Little
影响因子：
14.9
作者：
Kanz C;Aldebert P;Althorpe N;Baker W;Baldwin A;Bates K;Browne P;van den Broek A;Castro M;Cochrane G;Duggan K;Eberhardt R;Faruque N;Gamble J;Diez FG;Harte N;Kulikova T;Lin Q;Lombard V;Lopez R;Mancuso R;McHale M;Nardone F;Silventoinen V;Sobhany S;Stoehr P;Tuli MA;Tzouvara K;Vaughan R;Wu D;Zhu W;Apweiler R
通讯作者：
Apweiler R
影响因子：
14.9
作者：
Stoesser, G;Tuli, MA;Sterk, P
通讯作者：
Sterk, P
影响因子：
1.7
作者：
Bankevich, Anton;Nurk, Sergey;Pevzner, Pavel A.
通讯作者：
Pevzner, Pavel A.