RFPlasmid: predicting plasmid sequences from short-read assembly data using machine learning.
RFPlasmid: predicting plasmid sequences from short-read assembly data using machine learning.
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DOI：
10.1099/mgen.0.000683
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发表时间：
2021-11
影响因子：
3.9
通讯作者：
Zomer AL
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
van der Graaf-van Bloois L;Wagenaar JA;Zomer AL
细菌中的抗菌素耐药性（AMR）基因通常携带在质粒上，这些质粒可以在细菌之间转移AMR基因。对于分子流行病学目的和风险评估，了解基因是否位于高度可转移的质粒上还是位于更稳定的染色体上非常重要。然而，全基因组序列草案是片段化的，使得区分质粒和染色体重叠群变得困难。目前从基因组草图预测质粒序列的方法依赖于单一特征，如 k 聚体组成、DNA 分子的环状性、质粒复制基因的拷贝数或序列同一性，所有这些都有其缺点，特别是在面对通常携带抗性基因的大型单拷贝质粒时。借助我们新开发的预测工具 RFPlasmid，我们结合使用多种特征，包括 k-mer 组成以及带有质粒和染色体标记蛋白的数据库，来预测重叠群的可能来源是质粒还是染色体。 RFPlasmid 工具支持 17 种不同细菌分类群的模型，包括弯曲杆菌、大肠杆菌和沙门氏菌，并具有针对宏基因组组装或不受支持的生物体的分类群不可知模型。 RFPlasmid 既可以作为独立工具使用，也可以通过网络界面使用。
Antimicrobial-resistance (AMR) genes in bacteria are often carried on plasmids and these plasmids can transfer AMR genes between bacteria. For molecular epidemiology purposes and risk assessment, it is important to know whether the genes are located on highly transferable plasmids or in the more stable chromosomes. However, draft whole-genome sequences are fragmented, making it difficult to discriminate plasmid and chromosomal contigs. Current methods that predict plasmid sequences from draft genome sequences rely on single features, like k-mer composition, circularity of the DNA molecule, copy number or sequence identity to plasmid replication genes, all of which have their drawbacks, especially when faced with large single-copy plasmids, which often carry resistance genes. With our newly developed prediction tool RFPlasmid, we use a combination of multiple features, including k-mer composition and databases with plasmid and chromosomal marker proteins, to predict whether the likely source of a contig is plasmid or chromosomal. The tool RFPlasmid supports models for 17 different bacterial taxa, including Campylobacter , Escherichia coli and Salmonella , and has a taxon agnostic model for metagenomic assemblies or unsupported organisms. RFPlasmid is available both as a standalone tool and via a web interface.
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开放式细菌种群基因组学：BIGSDB软件，pubmlst.org网站及其应用。
影响因子：
--
作者：
Jolley KA;Bray JE;Maiden MCJ
通讯作者：
Maiden MCJ
DOI：
10.1093/bioinformatics/btw742
发表时间：
2017-03-15
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Hamada M;Ono Y;Asai K;Frith MC
通讯作者：
Frith MC
影响因子：
4.5
作者：
Lanza VF;de Toro M;Garcillán-Barcia MP;Mora A;Blanco J;Coque TM;de la Cruz F
通讯作者：
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影响因子：
3.5
作者：
Oniciuc EA;Likotrafiti E;Alvarez-Molina A;Prieto M;Santos JA;Alvarez-Ordóñez A
通讯作者：
Alvarez-Ordóñez A
影响因子：
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作者：
Li, Yin;Canchaya, Carlos;O'Toole, Paul W.
通讯作者：
O'Toole, Paul W.