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PGGB:泛基因组图构建工具

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简介:
PGGB是一款专为研究人员设计的软件工具,用于高效地构建和分析复杂生物体的泛基因组图谱。该工具能够整合来自不同个体的遗传信息,揭示物种多样性,并支持个性化医学研究及作物改良等应用领域。 GG泛基因组图构建器通过将序列集合渲染到变异图模型中的pangenome图来建立全景基因组结构。其目标是创建一个局部有向无环图,并保持大规模的多样性,这对解释、可视化及重用整个基因组变异图至关重要。 该过程分为三个阶段: 1. **对齐**:此步骤使用概率mash-map映射器(如edyeet和wfmash),它们首先通过mashmap获得近似映射,然后进一步细化以得出精确的比对。这两个工具的基本级算法不同:edyeet基于特定方法进行映射,而wfmash则采用不同的策略。这些工具会将输入中的所有基因组片段与其它片段进行比较,并设定一个最大序列差异水平来构建全基因组图。 2. **图形归纳**:从比对中推导出全景基因组图。这一过程在内存有效的磁盘支持下,通过隐式的间隔树结构建立图的表示形式。然后,基于输入序列中的碱基传递闭合计算结果,在图中标记路径以重构原始数据信息。

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  • PGGB
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    PGGB是一款专为研究人员设计的软件工具,用于高效地构建和分析复杂生物体的泛基因组图谱。该工具能够整合来自不同个体的遗传信息,揭示物种多样性,并支持个性化医学研究及作物改良等应用领域。 GG泛基因组图构建器通过将序列集合渲染到变异图模型中的pangenome图来建立全景基因组结构。其目标是创建一个局部有向无环图,并保持大规模的多样性,这对解释、可视化及重用整个基因组变异图至关重要。 该过程分为三个阶段: 1. **对齐**:此步骤使用概率mash-map映射器(如edyeet和wfmash),它们首先通过mashmap获得近似映射,然后进一步细化以得出精确的比对。这两个工具的基本级算法不同:edyeet基于特定方法进行映射,而wfmash则采用不同的策略。这些工具会将输入中的所有基因组片段与其它片段进行比较,并设定一个最大序列差异水平来构建全基因组图。 2. **图形归纳**:从比对中推导出全景基因组图。这一过程在内存有效的磁盘支持下,通过隐式的间隔树结构建立图的表示形式。然后,基于输入序列中的碱基传递闭合计算结果,在图中标记路径以重构原始数据信息。
  • BPGA:高效的微生物分析开源
    优质
    简介:BPGA是一款高效开源软件工具,专为泛微生物基因组分析设计。它能够迅速便捷地进行基因预测、注释及比较基因组学研究,助力科学家深入理解复杂微生物群落结构与功能。 BPGA是一款用于微生物基因组快速泛基因组分析的工具。除了提供常规的泛基因组图谱之外,BPGA还能够生成详细的统计数据,并支持序列及其下游分析,例如KEGG/COG分配以及基于核心与泛基因组的系统发育研究。此外,它还可以对具有极端或非典型GC含量的基因进行研究,如评估整个基因组中的GC含量和大型数据集子分组等。
  • SPAdes:
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    SPAdes是一款高效的基因组和转录组从头测序组装软件,尤其擅长处理微生物及复杂重复序列较多的基因组数据。 SPAdes 3.15.2手册 1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3 2.4 3.1 3.2 SPAdes命令行选项 3.3 组装IonTorrent读取 3.4 组装长的Illumina配对读取(例如:2x150和2x250) 3.5 HMM引导模式 3.6 SPAdes输出 3.7 质粒SPAdes输出 3.8 metaplasmidSPAdes和metaviralSPAdes输出 3.9 生物合成叶片输出 3.10 组装评估 4.1 在SPAdes软件包中发布的独立二进制文件 4.2 k聚体计数 4.3 k-mer覆盖度读取过滤器 4.4 k-mer基数估计 4.5 图的构造 4.5.1 长时间阅读以图对齐 4.5.2 hybridSPAdes对齐器和SPAligner 参考文献 反馈与错误报告 关于SPAdes
  • 第三代
    优质
    第三代基因组组装工具是指利用最新的测序技术和算法进行高效、精确的基因组序列拼接软件和方法集合,显著提升复杂基因组研究能力。 MECAT是一款针对单分子测序(SMRT)读段的超快速映射、错误校正及从头组装工具。它采用了新型的比对和错误校正算法,相比现有最先进的比对器和错误校正工具更加高效。MECAT适用于大规模基因组的有效从头组装工作。例如,在配备32个线程、2.0 GHz CPU 的计算机上,基于54倍SMRT数据量,MECAT仅需9.5天即可完成人类全基因组的组装任务,这比当前使用的PBcR-Mhap管道快了40倍。同时我们还使用MECAT在配备102倍SMRT数据的情况下,在25天内完成了二倍体人类全基因组的组装工作,相较于之前基于单倍体SMRT数据(54x)所获得的人类全基因组图谱的质量有了显著提升。 我们在五份真实的数据集中将MECAT的表现与PBcR-Mhap管道、FALCON和Canu(v1.3)进行了比较。在配备有32个线程的2.0 GHz CPU 和 512 GB 内存的计算机上,由MECAT产生的组装片段质量不低于或优于 PBcR-Mhap 管道以及 FALCON 的结果。
  • SVanalyzer:用于变异分析的
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    简介:VIGOR3是一款先进的开源软件工具,专门用于自动化病毒基因组的功能注释和分析。它能够处理大量数据,提供准确、高效的基因预测及功能分类,助力病毒学研究的深入发展。 VIGOR 是一款用于识别病毒基因组编码基因的工具。它由 Jeff Hoover 和 Wang Shiliang 为 JCVI 传染病基因组测序中心(GSCID)开发。相关研究详情请参阅文献:http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1471-2105-11-451.pdf
  • Protege知识
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    Protege是一款功能强大的知识图谱和本体论编辑工具,支持用户创建、管理和共享复杂的概念模型。它为研究者和开发者提供了一个灵活且易于使用的平台来设计智能系统所需的知识库结构。 官网下载《桌面版Protege》比较困难,这里提供一个方便的途径给那些无法直接从官网上下载的同学。
  • Prokka:高效的原核注释
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    Prokka是一款用于快速、高效地对原核生物基因组进行自动注释的软件工具。它能够迅速处理大规模数据集,并提供高质量的功能预测和分类信息,是生物信息学研究中的重要资源。 全基因组注释是指识别一组基因组DNA序列中的重要特征,并用有用的信息对其进行标记的过程。Prokka是一种软件工具,可以快速注释细菌、古细菌和病毒的基因组,并生成符合标准的输出文件。 安装Bioconda时,请使用以下命令: ``` conda install -c conda-forge -c bioconda -c defaults prokka ``` 如果您使用的是Homebrew或Docker,则分别执行以下命令进行安装: 对于Homebrew,您可以运行: ``` brew install brewsci/bio/prokka ``` 对于Docker,请先拉取最新镜像: ``` docker pull staphb/prokka:latest ``` 然后创建并启动容器实例查看帮助信息: ``` docker run staphb/prokka:latest prokka -h ``` 使用Singularity时,可以构建Prokka的sif文件如下所示: ```shell singularity build prokka.sif docker://staphb/prokka:latest ```