MacSyFinder: a program to mine genomes for molecular systems with an application to CRISPR-Cas systems.
MacSyFinder: a program to mine genomes for molecular systems with an application to CRISPR-Cas systems.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0110726
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Rocha EP
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Abby SS;Néron B;Ménager H;Touchon M;Rocha EP
生物学家通常希望利用他们在给定分子系统的一些实验模型上的知识来识别基因组数据中的同源物。我们为此开发了一个通用工具。 MacSys（MacMolecular System）提供了一个灵活的框架来模拟分子系统（细胞机制或途径）的特性，包括它们的组成部分、与其他系统的进化关联以及遗传结构。模型特征还包括功能类似物，以及不同系统对同一组件的多次使用。模型用于在完整的基因组或非结构化数据（如宏基因组）中搜索分子系统。使用隐马尔可夫模型（HMM）蛋白质谱的序列相似性搜索系统的组件。根据对系统模型的内容和组织的遵从性来决定对给定系统的命中分配。图形界面MacSyView通过显示组分内容和基因组背景的概述来促进结果的分析。为了验证MacSys的使用，我们建立了模型来检测和分类CRISPR-Cas系统，遵循先前建立的分类。我们表明，MacSys允许使用公开可用的蛋白质图谱轻松定义准确的“Cas-finder”。MacSys是一个用Python实现的独立应用程序。它需要Python 2.7，Hmmer和makeblastdb（版本2.2.28或更高）。它的源代码在GPL v3许可下可以在https://github.com/gem-pasteur/macsyfinder上免费获得。它与所有支持Python和Hmmer/makeblastdb的平台兼容。“Cas-finder”（模型和HMM配置文件）作为压缩tarball存档作为支持信息分发。
Biologists often wish to use their knowledge on a few experimental models of a given molecular system to identify homologs in genomic data. We developed a generic tool for this purpose. Macromolecular System Finder (MacSyFinder) provides a flexible framework to model the properties of molecular systems (cellular machinery or pathway) including their components, evolutionary associations with other systems and genetic architecture. Modelled features also include functional analogs, and the multiple uses of a same component by different systems. Models are used to search for molecular systems in complete genomes or in unstructured data like metagenomes. The components of the systems are searched by sequence similarity using Hidden Markov model (HMM) protein profiles. The assignment of hits to a given system is decided based on compliance with the content and organization of the system model. A graphical interface, MacSyView, facilitates the analysis of the results by showing overviews of component content and genomic context. To exemplify the use of MacSyFinder we built models to detect and class CRISPR-Cas systems following a previously established classification. We show that MacSyFinder allows to easily define an accurate “Cas-finder” using publicly available protein profiles. MacSyFinder is a standalone application implemented in Python. It requires Python 2.7, Hmmer and makeblastdb (version 2.2.28 or higher). It is freely available with its source code under a GPLv3 license at https://github.com/gem-pasteur/macsyfinder. It is compatible with all platforms supporting Python and Hmmer/makeblastdb. The “Cas-finder” (models and HMM profiles) is distributed as a compressed tarball archive as Supporting Information.
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