The Co-regulation Data Harvester: automating gene annotation starting from a transcriptome database.
The Co-regulation Data Harvester: automating gene annotation starting from a transcriptome database.
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DOI：
10.1016/j.softx.2017.06.006
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
3.4
通讯作者：
Turkewitz AP
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tsypin LM;Turkewitz AP
鉴定共调节基因为定义生物体中的途径特异性机制提供了有用的方法。为了提高效率，这种方法依赖于彻底的基因组注释，这一过程比基因组测序本身慢得多。嗜热四膜虫是一种单细胞真核生物，是一种有用的模式生物，其基因组序列完整，但注释很少。研究这种生物的一个重要资源是在线转录组数据库。我们已经开发了一种自动化的方法，基因注释的背景下，转录组数据在T。这是一种称为协同调节数据采集器（CDH）的嗜热菌。从感兴趣的基因开始，CDH通过访问四膜虫转录组数据库来识别共调节基因。然后，通过使用相互BLAST搜索来识别它们在其他生物中的密切相关基因（直系同源物）。最后，它整理了这些直系同源物功能的注释，这为用户提供了帮助预测初始查询的细胞作用的信息。CDH，这是免费提供的，是一个强大的新工具，分析细胞生物学途径在四膜虫。此外，在某种程度上，基因和途径在生物体之间是保守的，通过CDH获得的推论应该是相关的，并且可以在许多其他系统中进行探索。
Identifying co-regulated genes provides a useful approach for defining pathway-specific machinery in an organism. To be efficient, this approach relies on thorough genome annotation, a process much slower than genome sequencing per se. Tetrahymena thermophila, a unicellular eukaryote, has been a useful model organism and has a fully sequenced but sparsely annotated genome. One important resource for studying this organism has been an online transcriptomic database. We have developed an automated approach to gene annotation in the context of transcriptome data in T. thermophila, called the Co-regulation Data Harvester (CDH). Beginning with a gene of interest, the CDH identifies co-regulated genes by accessing the Tetrahymena transcriptome database. It then identifies their closely related genes (orthologs) in other organisms by using reciprocal BLAST searches. Finally, it collates the annotations of those orthologs’ functions, which provides the user with information to help predict the cellular role of the initial query. The CDH, which is freely available, represents a powerful new tool for analyzing cell biological pathways in Tetrahymena. Moreover, to the extent that genes and pathways are conserved between organisms, the inferences obtained via the CDH should be relevant, and can be explored, in many other systems.
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影响因子：
3.3
作者：
Lin IT;Chao JL;Yao MC
通讯作者：
Yao MC
影响因子：
3.7
作者：
Behnke MS;Wootton JC;Lehmann MM;Radke JB;Lucas O;Nawas J;Sibley LD;White MW
通讯作者：
White MW
影响因子：
4.5
作者：
Carle CM;Zaher HS;Chalker DL
通讯作者：
Chalker DL
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：
3.3
作者：
Kumar S;Briguglio JS;Turkewitz AP
通讯作者：
Turkewitz AP