BAGEL: a web-based bacteriocin genome mining tool.
BAGEL: a web-based bacteriocin genome mining tool.
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DOI：
10.1093/nar/gkl237
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发表时间：
2006-07-01
影响因子：
14.9
通讯作者：
Kuipers OP
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
de Jong A;van Hijum SA;Bijlsma JJ;Kok J;Kuipers OP
开放阅读框（ORF）注释中的一个常见问题是鉴定功能相似但具有有限或没有序列同源性的基因。细菌素尤其如此，细菌素是由细菌产生的一组非常多样化的抗菌肽，通常由小的、保守性差的ORF编码。细菌素基因周围的ORF通常是生物合成基因。这些信息可用于定位推定的细菌素基因结构。在这里，我们描述BAGEL，一个Web服务器，确定推定的细菌素ORF的DNA序列中使用新的，基于知识的细菌素数据库和基序数据库。许多细菌素是由小基因编码的，这些小基因在细菌基因组的注释过程中经常被省略。因此，我们已经实现了ORF检测使用一些公开的ORF预测工具。此外，BAGEL考虑了基因组背景，即对于每个潜在的细菌素编码ORF，分析基因组上周围区域的序列，以寻找可能编码参与生物合成、转运、调节和/或免疫的蛋白质的基因。这些创新使BAGEL在检测（新）细菌基因组中推定的细菌素基因簇的能力方面独一无二。BAGEL可在以下网站免费访问：
A common problem in the annotation of open reading frames (ORFs) is the identification of genes that are functionally similar but have limited or no sequence homology. This is particularly the case for bacteriocins, a very diverse group of antimicrobial peptides produced by bacteria and usually encoded by small, poorly conserved ORFs. ORFs surrounding bacteriocin genes are often biosynthetic genes. This information can be used to locate putative structural bacteriocin genes. Here, we describe BAGEL, a web server that identifies putative bacteriocin ORFs in a DNA sequence using novel, knowledge-based bacteriocin databases and motif databases. Many bacteriocins are encoded by small genes that are often omitted in the annotation process of bacterial genomes. Thus, we have implemented ORF detection using a number of published ORF prediction tools. In addition, BAGEL takes into account the genomic context, i.e. for each potential bacteriocin-encoding ORF, the sequence of the surrounding region on the genome is analyzed for genes that might encode proteins involved in biosynthesis, transport, regulation and/or immunity. These innovations make BAGEL unique in its ability to detect putative bacteriocin gene clusters in (new) bacterial genomes. BAGEL is freely accessible at: .
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