利用多序列比对指导16s rRNA的OTU聚类

批准号:
61771331
项目类别:
面上项目
资助金额:
66.0 万元
负责人:
邹权
依托单位:
学科分类:
F0124.生物电子学与生物信息处理
结题年份:
2021
批准年份:
2017
项目状态:
已结题
项目参与者:
吕红、魏乐义、汤善江、丁漪杰、沈丛、何文颖、万世想、邢鹏威、江丽敏
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中文摘要
16s rRNA的OTU聚类是微生物组学和宏基因组研究的重要手段之一。受到计算能力的制约,目前的16s rRNA的OTU聚类都没有对输入序列进行多序列比对,因而序列之间的距离无法从全局层面考虑变异信息。申请人前期在多序列比对的算法和并行层面取得了一定成果。受此启发,申请人拟研究多序列比对对16s rRNA OTU聚类的影响,进一步在算法和并行技术两个层面提高多序列比对的效率,最终完成受多序列比对指导的16s rRNA的OTU聚类方法和软件。本项目提出的方法,将有助于肠道微生物种群、石油环境和海洋微生物组学的研究。
英文摘要
16s rRNA OTU clustering is one of the most important preprocesses for microbiomics and metagenomics research. Current 16s rRNA OTU clustering algorithms ignore multiple sequence alignment process, since it is time consuming. We have gotten good performance on multiple sequence alignment recently with algorithm improvement and parallel computation. Therefore, we want to try our latest fruits on 16s rRNA OTU clustering, and explore the influence of multiple sequence alignment on 16s rRNA OTU clustering. With the guide of multiple sequence alignment, the performance of 16s rRNA OTU clustering would be improved and it would benefit the research of the gut microbiota, oil & gas microbiota, and the microbial world in the sea.
本项目针对多序列比对算法和宏基因组数据的OTU聚类展开研究,收集了相关数据并开发了相关软件。通过4年的工作,课题组在本课题和生物信息学相关领域都取得了多项成果。项目负责人在项目执行期间获得了国家自然科学基金委优秀青年基金、四川省杰出青年基金和国家自然科学基金重点项目的资助,且连续4年入选ESI全球高被引学者。课题组培养了5名博士后出站,且5位博士后在站期间均获得了国家自然科学基金青年基金的资助。四年期间,本课题一共发表80篇SCI论文(被引用758次),提交了23项国家发明专利,超额完成了项目指标。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
An in silico approach to identification, categorization and prediction of nucleic acid binding proteins
核酸结合蛋白的鉴定、分类和预测的计算机方法
DOI:10.1093/bib/bbaa171
发表时间:2021-05-01
期刊:BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS
影响因子:9.5
作者:Xu, Lei;Jiang, Shanshan;Zou, Quan
通讯作者:Zou, Quan
4mCPred: machine learning methods for DNA N4-methylcytosine sites prediction
4mCPred:DNA N-4-甲基胞嘧啶位点预测的机器学习方法
DOI:10.1093/bioinformatics/bty668
发表时间:2019-02-15
期刊:BIOINFORMATICS
影响因子:5.8
作者:He, Wenying;Jia, Cangzhi;Zou, Quan
通讯作者:Zou, Quan
ELM-MHC: An Improved MHC Identification Method with Extreme Learning Machine Algorithm
ELM-MHC:一种基于极限学习机算法的改进MHC识别方法
DOI:10.1021/acs.jproteome.9b00012
发表时间:2019-03-01
期刊:JOURNAL OF PROTEOME RESEARCH
影响因子:4.4
作者:Li, Yanjuan;Niu, Mengting;Zou, Quan
通讯作者:Zou, Quan
DOI:10.1093/bib/bby107
发表时间:2020
期刊:Briefings in Bioinformatics
影响因子:--
作者:Wei Leyi;Hu Jie;Li Fuyi;Song Jiangning;Su Ran;Zou Quan
通讯作者:Zou Quan
DOI:10.1016/j.plaphy.2019.06.016
发表时间:2019-08-01
期刊:PLANT PHYSIOLOGY AND BIOCHEMISTRY
影响因子:6.5
作者:Jiang, Jing;Xing, Fei;Zou, Quan
通讯作者:Zou, Quan
基于MapReduce的非编码RNA“从头预测”识别方法研究
- 批准号:61370010
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:80.0万元
- 批准年份:2013
- 负责人:邹权
- 依托单位:
国内基金
海外基金
