MOTYWACJA: Coraz więcej genomów jest sekwencjonowanych. Różnice w między regionami funkcjonalnymi mogą być obserwowane w całym genomie w całym zestawie organizmów. Zróżnicowany wzorzec ewolucyjny różnych regionów funkcjonalnych można wykorzystać w procesie adnotacji genomu. Modelowanie ewolucji modelowanie ewolucji przez istniejące porównawcze wyszukiwarki genów pozostawia miejsce na poprawy. WYNIKI: Zaprojektowano probabilistyczny model zarówno struktury genomu, jak i ewolucji. zaprojektowany. Ten typ modelu nazywany jest Ewolucyjnym Ukrytym Modelem Markowa (EHMM). (EHMM), składający się z HMM i zestawu modeli ewolucyjnych specyficznych dla regionu ewolucyjnych opartych na drzewie filogenetycznym. Wszystkie parametry można oszacować za pomocą prawdopodobieństwa, w tym drzewo filogenetyczne. Może obsługiwać dowolną liczbę dopasowanych genomów genomów, wykorzystując ich drzewo filogenetyczne do modelowania korelacji ewolucyjnych. Złożoność czasowa wszystkich algorytmów używanych do obsługi modelu jest liniowa w długości dopasowania i liczby genomów. Model jest stosowany do problemu wyszukiwania genów. znalezienia genu. Korzyści płynące z modelowania ewolucji sekwencji zostały zademonstrowane zarówno w symulacji, jak i na zestawie ortologicznych par genów człowieka i myszy. DOSTĘPNOŚĆ: Bezpłatna dostępność przez Internet na serwerze www: http://www.birc.dk/Software/evogene. --- Przedstawiamy niezależną analizę porównawczą siedmiu niedawno opracowanych programów do wyszukiwania genów: FGENES, GeneMark.hmm, Genie, Genescan, HMMgene, Morgan, i MZEF. Do celów ewaluacji opracowaliśmy nowy, dokładnie przefiltrowany i biologicznie zweryfikowany zbiór danych sekwencji genomowych ssaków, który nie pokrywa się z zestawami treningowymi analizowanych programów. Nasza analiza pokazuje, że że nowa generacja programów ma znacznie lepsze wyniki niż programy analizowane w poprzednich badaniach. niż programy analizowane w poprzednich badaniach. Dokładność programów została również zbadano również jako funkcję różnych cech sekwencji i przewidywania, takich jak zawartość G + C, długość i typ eksonów, typ sygnału i wynik przewidywania eksonu. przewidywania eksonów. Takie podejście wskazuje mocne i słabe strony każdego i słabe strony każdego indywidualnego programu, a także ogólnie obliczeniowego wyszukiwania genów. w ogóle. Zbiór danych wykorzystany w tej analizie (HMR195), a także tabele z pełnymi wynikami są dostępne na stronie . z pełnymi wynikami są dostępne na stronie http://www.cs.ubc.ca/~rogic/evaluation/. --- TŁO: Warsztaty przewidywania genów ENCODE (EGASP) zostały zorganizowane w celu ocenić, jak dobrze najnowocześniejsze metody automatycznego wyszukiwania genów są w stanie odtworzyć ręczną i eksperymentalną adnotację genów ludzkiego genomu. My do przewidywania genów, pseudogenów i promotorów w 44 wybranych genomach ENCOD. promotorów w 44 wybranych sekwencjach ENCODE reprezentujących około 1% (30 Mb) ludzkiego genomu. Przewidywania programów do wyszukiwania genów zostały ocenione pod względem pod względem ich zdolności do odtwarzania adnotacji ENCODE-HAVANA. WYNIKI: Potok przewidywania genów Fgenesh++ może zidentyfikować 91% kodujących nukleotydów ze specyficznością kodujących nukleotydów ze specyficznością 90%. Nasz automatyczny wyszukiwacz pseudogenów (program PSF ) znalazł 90% ręcznie przypisanych pseudogenów i kilka nowych. Program Program przewidywania promotorów Fprom identyfikuje 80% sekwencji promotorów TATA z jedną fałszywie pozytywną predykcją na 2000 par zasad (bp) i 50% promotorów promotorów bez TATA z jednym fałszywie pozytywnym przewidywaniem na 650 bp. Może być do identyfikacji miejsc rozpoczęcia transkrypcji przed przypisanymi kodującymi częściami kodujących genów znalezionych przez oprogramowanie do przewidywania genów. WNIOSKI: Dokonaliśmy przeglądu naszego oprogramowania i podstawowych metod identyfikacji tych trzech ważnych strukturalnych i funkcjonalnych składników genomu i omawiamy dokładność przewidywań, ostatnie postępy i otwarte problemy w anotowaniu sekwencji genomowych. sekwencji genomowych. Wykazaliśmy, że nasze metody mogą być skutecznie wykorzystywane do wstępnej automatycznej adnotacji genomu eukariotycznego. --- TŁO: Istnieje duża liczba programów przewidywania genów dla ludzkiego genomu. genomu ludzkiego. Narzędzia te wykorzystują różne metody i źródła danych. W niedawnym projekcie oceny adnotacji genomu ENCODE (EGASP), niektóre z najbardziej najczęściej używane i niedawno opracowane programy do przewidywania genów zostały systematycznie oceniane i porównywane na danych testowych z ludzkiego genomu. AUGUSTUS był jednym z narzędzi testowanych w ramach tego projektu. WYNIKI: AUGUSTUS może być używany jako program ab initio, czyli jako program który wykorzystuje tylko jedną sekwencję genomową jako informację wejściową. Ponadto jest w stanie łączyć informacje z badanej sekwencji genomowej z zewnętrznymi wskazówkami z różnych źródeł informacji. W przypadku EGASP wykorzystaliśmy sekwencje genomowe sekwencji genomowych, a także wyrównania do tagów sekwencji wyrażonych (EST) i sekwencji białek jako dodatkowe źródła informacji. sekwencji białkowych jako dodatkowe źródła informacji. W kategorii ab initio AUGUSTUS przewidział znacznie więcej genów poprawnie niż jakikolwiek inny program ab initio. niż jakikolwiek inny program ab initio. Jednocześnie przewidział najmniejszą liczbę fałszywie dodatnich genów i najmniejszą liczbę fałszywie dodatnich eksonów wśród wszystkich programów ab initio. wszystkich programów ab initio. Dokładność programu AUGUSTUS można jeszcze bardziej poprawić, gdy dodatkowe dane zewnętrzne, takie jak wyrównania do sekwencji EST, białkowych i/lub genomowych. sekwencji genomowych. WNIOSEK: AUGUSTUS okazał się najdokładniejszym programem ab initio do wyszukiwania genów wśród testowanych narzędzi. Co więcej, jest bardzo elastyczny, ponieważ może informacje z kilku źródeł jednocześnie. --- MOTYWACJA: Obliczeniowa identyfikacja genów odgrywa ważną rolę w projektach genomowych. projektach genomowych. Podejścia stosowane w programach identyfikacji genów są często dostosowane do jednego konkretnego organizmu, a dokładność dla jednego organizmu lub klasy organizmów niekoniecznie niekoniecznie przekłada się na dokładne przewidywania dla innych organizmów. W tym artykule oceniamy pięć programów komputerowych pod kątem ich zdolności do lokalizowania regionów kodujących i przewidywania struktury genów u Neurospora crassa. Jeden z tych programów (FFG) został zaprojektowany specjalnie do wyszukiwania genów w N. crassa, ale parametry modelu parametry modelu nie zostały jeszcze w pełni "dostrojone", a zatem program powinien być być postrzegany jako początkowy prototyp. Pozostałe cztery programy nie zostały zaprojektowane ani dostrojone do N.crassa. WYNIKI: Opisujemy zestawy danych, na których przeprowadzono eksperymenty, podejścia zastosowane przez pięć algorytmów. podejścia zastosowane przez pięć algorytmów: GenScan, HMMGene, GeneMark, Pombe i FFG, metodologię naszej oceny oraz wyniki eksperymentów. Nasze wyniki pokazują, że chociaż żaden z programów nie działa konsekwentnie dobrze, ogólnie program GenScan ma najlepszą wydajność pod względem czułości i brakujących eksonów (ME), podczas gdy program eksonów (ME), podczas gdy programy HMMGene i FFG mają dobrą wydajność w lokalizowaniu egzonów. Dodatkowe prace motywowane tym badaniem obejmują stworzenie narzędzia do zautomatyzowanej oceny programów do wyszukiwania genów, gromadzenie większych i bardziej wiarygodnych zestawów danych dla N. crassa, parametryzację modelu modelu używanego w FFG w celu stworzenia dokładniejszego programu wyszukiwania genów dla tego gatunku oraz bardziej dogłębną ocenę powodów, dla których istniejące programy generalnie zawodzą dla N.crassa. DOSTĘPNOŚĆ: Zestawy danych, kod źródłowy programu FFG i linki do innych analizowanych programów są dostępne na stronie . analizowanych programów są dostępne na stronie http://jerry.cs.uga.edu/~wang/genefind.html. KONTAKT: eileen@cs.uga.edu. --- TŁO: Przewidywanie kompletnych genów kodujących białka w ludzkim DNA pozostaje poważnym wyzwaniem. poważnym wyzwaniem. Chociaż zbadano wiele obiecujących podejść zbadano, nie pojawił się jeszcze idealny zestaw narzędzi, który mógłby zapewnić niemal doskonały poziom czułości i specyficzności na poziomie całych genów. idealny poziom czułości i specyficzności na poziomie całych genów. Jako krok w tym kierunku, mamy nadzieję, że kontrolowane eksperymenty wyszukiwania genów w ENCODE w regionach ENCODE zapewnią dokładniejszy obraz względnych korzyści różnych strategii modelowania i specyficzności na poziomie całych genów. względnych korzyści różnych strategii modelowania i przewidywania struktur genów. i przewidywania struktur genów. WYNIKI: Tutaj opisujemy nasz potok wyszukiwania genów eukariotycznych ogólnego przeznaczenia eukariotycznych i jego główne komponenty, a także adaptacje metodologiczne, które adaptacje metodologiczne, które uznaliśmy za konieczne w celu dostosowania ludzkiego DNA do naszego potoku, zauważając, że podobny poziom wysiłku może być konieczny dla nas i innych z podobnymi potokami potoków za każdym razem, gdy nowa klasa genomów jest prezentowana społeczności do analizy. Opisujemy również szereg kontrolowanych eksperymentów obejmujących różnicowe włączanie różnych rodzajów dowodów i stanów funkcji do naszych modeli i wynikający z tego wpływ tych zmian na dokładność predykcyjną. dokładność predykcyjną. WNIOSKI: Podczas gdy w przypadku nieporównywalnych wyszukiwarek genów stwierdziliśmy, że dodanie stanów modelu do reprezentowania określonych cech biologicznych w niewielkim stopniu dokładności predykcyjnej, w przypadku naszego opartego na dowodach programu "łączącego Włączenie dodatkowych ścieżek dowodowych miało tendencję do generowania znacznych zysków dokładności dla większości typów dowodów, co sugeruje, że ulepszone modelowanie na poziomie ukrytego modelu Markowa mają stosunkowo niewielką wartość. Odnosimy te z naszymi obecnymi planami przyszłych badań. --- TŁO: Pomimo ciągłej produkcji sekwencji genomów dla wielu organizmów organizmów, wiarygodne, kompleksowe i opłacalne przewidywanie genów pozostaje problematyczne. Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku genomów, dla których nie ma dużej kolekcji znanych sekwencji genów, takich jak niedawno opublikowany genom kurczaka. niedawno opublikowany genom kurczaka. Wykorzystaliśmy sekwencję kurczaka do przetestowania porównawczych i opartych na homologii geny, a następnie walidacji eksperymentalnej jako skutecznej metody anotacji genomu. genomu. WYNIKI: Przeprowadziliśmy ocenę eksperymentalną za pomocą RT-PCR trzech różnych obliczeniowych wyszukiwarek genów, Ensembl, SGP2 i TWINSCAN, zastosowanych do genomu kurczaka. kurczaka. Obliczono diagram Venna i oceniono każdy jego element. Wyniki Wyniki wykazały, że metody porównawcze de novo mogą zidentyfikować do około 700 genów kurczaka bez wcześniejszych dowodów ekspresji i mogą poprawnie rozszerzyć około 40% przewidywań opartych na homologii na końcu 5'. WNIOSKI: Porównawcze przewidywanie genów de novo, a następnie eksperymentalna weryfikacja weryfikacja jest skuteczna w ulepszaniu adnotacji nowo zsekwencjonowanych genomów genomów dostarczanych przez standardowe metody oparte na homologii. --- MOTYWACJA: Od wczesnych lat osiemdziesiątych XX wieku nastąpił ogromny postęp w rozwoju obliczeniowych algorytmów wyszukiwania genów. Niektóre problemy nie zostały jeszcze rozwiązane. Rozpoznawanie krótkich genów u prokariotów i krótkich eksonów u eukariotów jest jednym z takich problemów. Artykuł poświęcony jest ocenie różnych algorytmów, w tym obecnie dostępnych i nowych zaproponowanych tutaj, w celu znalezienia najlepszego algorytmu do rozwiązania tego problemu. problemu. WYNIKI: Bazy danych składające się z sekwencji kodujących i niekodujących specyficznych dla fazy o długości 192, 162, 129, 108, 87, 63 i 42 bp, odpowiednio. W oparciu o bazy danych i standardowy i standardowym benchmarku, oceniono 19 algorytmów, które obejmują metody modeli Markowa Markowa o rzędach od 1 do 5, użycie kodonu, użycie heksameru, preferencja kodonu, użycie aminokwasów, prototyp kodonu, transformata Fouriera i 8 metod krzywej Z z różną liczbą parametrów. różną liczbą parametrów. W konsekwencji, metody krzywej Z z 69 i 189 parametrami parametrami są najlepsze spośród nich, w oparciu o skonstruowane bazy danych tutaj. Oprócz najwyższej dokładności rozpoznawania potwierdzonej przez 10-krotne testy krzyżowej walidacji potwierdzoną przez 10-krotne testy krzyżowe, metody krzywej Z są znacznie prostsze obliczeniowo niż drugi najlepszy, model łańcucha Markowa piątego rzędu, w którym zastosowano 12 288 parametrów. parametrów. Mamy nadzieję, że metody krzywej Z przedstawione w tym artykule będą korzystne dla dalszego rozwoju algorytmów wyszukiwania genów. DOSTĘPNOŚĆ: Programy różnych metod krzywej Z są dostępne na życzenie. --- MOTYWACJA: Opracowano szereg programów do przewidywania struktur genów eukariotycznych w sekwencjach DNA. struktury genów w sekwencjach DNA. Jednak znajdowanie genów jest nadal trudnym problemem. WYNIKI: Zbadaliśmy skuteczność, gdy wyniki kilku programów programów do znajdowania genów zostały ponownie przeanalizowane i połączone. Przeanalizowaliśmy kilka metod z czterema programami (FEXH, GeneParser3, GEN-SCAN i GRAIL2). Za pomocą metody kombinacji HIGHEST-policy lub metodą BOUNDARY, przybliżona korelacja (AC) poprawiła się o 3-5% w porównaniu z najlepszym programem do wyszukiwania pojedynczych genów. Z innego punktu widzenia punktu widzenia, oparta na OR kombinacja czterech programów jest najbardziej niezawodna, aby wiedzieć, czy kandydujący ekson pokrywa się z rzeczywistym eksonem, czy nie, chociaż jest mniej czułe niż GENSCAN dla granic ekson-intron. Nasze metody można łatwo można łatwo rozszerzyć, aby połączyć inne programy. DOSTĘPNOŚĆ: Opracowaliśmy program serwera (Shirokane System) i program klienta (GeneScope) do (GeneScope) do korzystania z tych metod. GeneScope jest dostępny przez stronę WWW WWW (http://gf.genome.ad.jp/). KONTAKT: (katsu,takagi)@ims.u-tokyo.ac.jp --- Przedstawiamy bardzo dokładny system przewidywania genów dla genomów eukariotycznych, o nazwie mGene. Łączy on w bezprecedensowy sposób elastyczność uogólnionych ukrytych modeli Markowa (gHMM) z mocą predykcyjną nowoczesnych metod uczenia maszynowego, takich jak metod uczenia maszynowego, takich jak maszyny wektorów nośnych (SVM). Jego doskonała wydajność została udowodniona w obiektywnym konkursie opartym na genomie nicieni nicienia Caenorhabditis elegans. Biorąc pod uwagę średnią czułość i czułości i specyficzności, rozwojowa wersja mGene wykazała najlepszą predykcję na poziomie nukleotydów, eksonów i transkryptów dla predykcji ab initio i zadań przewidywania genów dla wielu genomów. W pełni rozwinięta wersja wykazuje wyższą wydajność w 10 z 12 kryteriów oceny w porównaniu z innymi uczestniczącymi wyszukiwarkami genów, w tym Fgenesh++ i Augustus. Dogłębna analiza analiza przewidywań mGene w całym genomie ujawniła, że około 2200 przewidywanych genów nie było zawartych w aktualnej adnotacji genomu. Testowanie podzbiór 57 z tych genów za pomocą RT-PCR i sekwencjonowania, potwierdziliśmy ekspresję dla 24 (42%) z nich. mGene pominął 300 genów z adnotacjami, z których 205 było niepotwierdzonych. Testowanie RT-PCR 24 z tych genów dało wskaźnik sukcesu wynoszący zaledwie 8%. zaledwie 8%. Odkrycia te sugerują, że nawet katalog genów dobrze zbadanego organizmu, takiego jak organizmów, takich jak C. elegans, może zostać znacznie ulepszony dzięki przewidywaniom mGene. mGene. Przedstawiamy również przewidywania genów dla czterech nicieni C. briggsae, C. brenneri, C. japonica i C. remanei. Porównując wynikowe proteomy proteomy między tymi organizmami i do znanego wszechświata białek, zidentyfikowaliśmy zidentyfikowaliśmy wiele genów specyficznych dla gatunku. W ocenie jakości kilku dostępnych adnotacji dla tych genomów, stwierdzamy, że przewidywania mGene są najdokładniejsze. najbardziej dokładne. --- Przewidywanie genów kodujących białka nadal pozostaje poważnym wyzwaniem. Chociaż Chociaż pojawiło się wiele programów obliczeniowych, które wykorzystują powszechnie metody uczenia maszynowego metody uczenia maszynowego, dokładność przewidywań pozostaje na niskim poziomie podczas implementacji w dużych sekwencjach genomowych. Co więcej, obliczeniowe znajdowanie genów w nowo sekwencjonowanych genomach jest szczególnie trudnym zadaniem ze względu na brak zestawu treningowego obfitych zatwierdzonych genów. Tutaj przedstawiamy nowy program do wyszukiwania genów SCGPred, aby poprawić dokładność przewidywania poprzez łączenie wielu źródeł dowodów. źródeł dowodów. SCGPred może wykonywać zarówno metodę nadzorowaną we wcześniej dobrze zbadanych genomach, jak i bez nadzoru w nowych genomach. Poprzez testowanie z zestawami danych składającymi się z dużych sekwencji DNA człowieka i nowego genomu Ustilago maydi, SCG-Pred uzyskuje znaczną poprawę w porównaniu do popularnych predyktorów genów ab initio. Pokazujemy również, że SCGPred może znacznie poprawić przewidywanie w nowych genomach, łącząc kilka obcych wyszukiwarek genów z dopasowaniami podobieństwa, co przewyższa inne nienadzorowane metody. metodami. Dlatego SCG-Pred może służyć jako alternatywne narzędzie do wyszukiwania genów dla nowo sekwencjonowanych genomów eukariotycznych. Program jest dostępny bezpłatnie pod adresem http://bio.scu.edu.cn/SCGPred/. --- W tym rozdziale opisano sposób korzystania z kilku programów do wyszukiwania genów z linii GeneMark opracowanych do znajdowania ORF kodujących białka w genomowym DNA gatunków prokariotycznych gatunków prokariotycznych, w genomowym DNA gatunków eukariotycznych z genami bezintronowymi, w genomach wirusów i fagów oraz w prokariotycznych sekwencjach metagenomicznych, jak również w sekwencjach EST EST z wyciętymi intronami. Te narzędzia bioinformatyczne zostały wykazano, że mają najnowocześniejszą dokładność i były często używane do anotacji genów w nowych sekwencjach nukleotydowych. Dodatkową zaletą tych dodatkową zaletą tych narzędzi do analizy sekwencji jest to, że problem parametryzacji algorytmu jest algorytmu jest rozwiązywany automatycznie, z parametrami szacowanymi przez iteracyjne samokształcenie (unsupervised training). (uczenie bez nadzoru). --- W tym rozdziale opisano sposób korzystania z programów do wyszukiwania genów GeneMark.hmm-E i GeneMark-ES do wyszukiwania genów kodujących białka w genomowym DNA organizmów eukariotycznych. organizmów eukariotycznych. Wykazano, że te narzędzia bioinformatyczne mają najnowocześniejszą dokładność dla wielu genomów grzybów, roślin i zwierząt, i były często wykorzystywane do adnotacji genów w nowych sekwencjach genomowych. Dodatkową zaletą Dodatkową zaletą GeneMark-ES jest to, że problem parametryzacji algorytmu jest rozwiązywany automatycznie. algorytmu jest rozwiązywany automatycznie, z parametrami szacowanymi przez iteracyjne samokształcenie (uczenie bez nadzoru). --- MOTYWACJA: Liczba ukończonych i trwających projektów genomowych rośnie w szybkim tempie. w szybkim tempie, a zapewnienie katalogu genów dla tych nowych genomów jest kluczowym wyzwaniem. kluczowym wyzwaniem. Uzyskanie zestawu dobrze scharakteryzowanych genów jest podstawowym podstawowym wymogiem na początkowych etapach każdego procesu adnotacji genomu. Dokładny zestaw genów jest potrzebny, aby dowiedzieć się o właściwościach specyficznych dla gatunku, aby wyszkolić programy do wyszukiwania genów i zweryfikować automatyczne przewidywania. Niestety, w wielu nowych projektach genomowych brakuje kompleksowych danych eksperymentalnych, aby uzyskać wiarygodny początkowy zestaw genów. WYNIKI: W tym badaniu opisaliśmy metodę obliczeniową, CEGMA (Core Eukaryotic Eukaryotic Genes Mapping Approach), do tworzenia wysoce wiarygodnego zestawu adnotacji genów przy braku danych eksperymentalnych. Definiujemy zestaw konserwatywnych rodzin białek rodzin białek, które występują w szerokim zakresie eukariontów, i przedstawiamy procedurę mapowania która dokładnie identyfikuje ich struktury ekson-intron w nowej sekwencji genomowej. sekwencji genomowej. CEGMA obejmuje wykorzystanie ukrytych w profilu modeli Markowa w celu zapewnić wiarygodność struktur genów. Nasza procedura pozwala na zbudowanie początkowy zestaw wiarygodnych adnotacji genów w potencjalnie dowolnym genomie eukariotycznym eukariotycznych, nawet tych w fazie wstępnej. DOSTĘPNOŚĆ: Oprogramowanie i zestawy danych są dostępne online pod adresem http://korflab.ucdavis.edu/Datasets. --- TŁO: Wydaje się, że uogólnione ukryte modele Markowa (GHMM) zbliżają się do akceptacji jako de facto standard dla najnowocześniejszego ab initio wyszukiwania genów, o czym świadczy niedawne rozprzestrzenianie się implementacji GHMM. Podczas gdy dominujące metody modelowania i parsowania genów przy użyciu GHMM zostały w literaturze, niewiele uwagi poświęcono ich właściwemu treningowi. odpowiednie szkolenie. Nieliczne wskazówki dostępne w literaturze wraz z anegdotyczne obserwacje sugerują, że większość praktyków wykonuje estymację parametrów maksymalnej tylko na poziomie lokalnego submodelu, a następnie zajmują się optymalizacją parametrów globalnych. a następnie zajmuje się optymalizacją globalnej struktury parametrów przy użyciu jakiejś formy ręcznego doraźnego ręcznego dostrajania poszczególnych parametrów. WYNIKI: Postanowiliśmy zbadać użyteczność zastosowania bardziej systematycznego podejścia do optymalizacji strojenia poszczególnych parametrów. bardziej systematycznego podejścia optymalizacyjnego do strojenia globalnej struktury parametrów poprzez wdrażając globalną dyskryminacyjną procedurę szkoleniową dla naszej wyszukiwarki genów opartej na GHMM. opartej na GHMM. Nasze wyniki pokazują, że dzięki tej metodzie można osiągnąć znaczną poprawę dokładności przewidywania. dokładności przewidywania. WNIOSKI: Doszliśmy do wniosku, że szkolenie wyszukiwarek genów opartych na GHMM jest najlepiej przy użyciu jakiejś formy treningu dyskryminacyjnego, a nie prostej estymacji maksymalnej estymacji maksymalnego prawdopodobieństwa na poziomie submodelu, oraz że metody uogólnionego gradientu gradientu są odpowiednie do tego zadania. Doszliśmy również do wniosku, że podział danych treningowych dla bliźniaczych celów inicjalizacji maksymalnego prawdopodobieństwa i i optymalizacji gradientowej wydaje się być niepotrzebne, ale ścisła segregacja danych testowych musi być egzekwowana podczas końcowej oceny wyszukiwarki genów, aby uniknąć sztucznie zawyżonych pomiarów dokładności. --- Znalezienie nowych genów kodujących białka jest jednym z najważniejszych celów projektów sekwencjonowania genomów eukotycznych. projektów sekwencjonowania genomów eukariotycznych. Jednak organizacja genomowa nowych genomów genomów eukariotycznych jest zróżnicowana, a narzędzia do wyszukiwania genów ab initio dostosowane do wcześniej badanych gatunków rzadko nadają się do skutecznego poszukiwania genów w sekwencjach DNA nowego genomu. sekwencjach DNA nowego genomu. Metody identyfikacji genów oparte na cDNA i cDNA i tagach sekwencji wyrażonej (EST) do genomowego DNA lub te wykorzystujące wyrównania do blisko spokrewnionych genomów opierają się albo na istnieniu obfitych danych cDNA i EST i/lub dostępności genomów referencyjnych. Konwencjonalne statystyczne metody ab initio wymagają dużych zestawów treningowych zweryfikowanych genów do oszacowania parametrów modelu genowego. parametrów. W praktyce, żaden z tych typów danych może nie być dostępny w wystarczającej ilości aż do w wystarczającej ilości, aż do dość późnych etapów sekwencjonowania nowego genomu. Niemniej jednak wykazaliśmy, że wyszukiwanie genów w genomach eukariotycznych może być przeprowadzane równolegle z estymacją modeli statystycznych bezpośrednio z jeszcze anonimowego genomowego DNA. Zaproponowana metoda zrównoleglenia przewidywania genów z estymacją parametrów modelu podąża ścieżką iteracyjnego uczenia Viterbiego. iteracyjnego uczenia Viterbiego. Rundy etykietowania sekwencji genomowej na regiony kodujące i niekodujące na regiony kodujące i niekodujące, po których następują rundy estymacji parametrów modelu. Kilka dynamicznie zmieniających się ograniczeń na możliwy zakres parametrów modelu parametry są dodawane w celu odfiltrowania fluktuacji w początkowych etapach algorytmu algorytmu, które mogłyby przekierować proces iteracji z dala od biologicznie istotnego punktu w przestrzeni parametrów. biologicznie istotnego punktu w przestrzeni parametrów. Testy na dobrze zbadanych genomach eukariotycznych wykazały, że nowa metoda działa porównywalnie lub lepiej niż konwencjonalne metody. metody, w których nadzorowane szkolenie modelu poprzedza etap przewidywania genów. Przeanalizowano kilka nowych genomów i omówiono biologicznie interesujące wyniki. zostały omówione. W ten sposób algorytm samokształcenia, który został uznany za wykonalny tylko dla genomów prokariotycznych, został teraz opracowany do identyfikacji genów eukariotycznych ab initio. identyfikacji genów eukariotycznych. --- Opisujemy i oceniamy wydajność programu do wyszukiwania genów całkiem przydatnego narzędzie do adnotacji (Phat) na sekwencji z pasożyta malarii Plasmodium falciparum. Phat jest oparty na uogólnionym ukrytym modelu Markowa (GHMM) podobnym do modeli używanych w GENSCAN, Genie i HMMgene. W zestawie testowym 44 potwierdzonych Phat osiąga czułość i swoistość na poziomie nukleotydów większą niż 95%. ponad 95%, działając równie dobrze jak inne programy do wyszukiwania genów P. falciparum programy Hexamer i GlimmerM. Phat jest szczególnie przydatny w przypadku P. falciparum i innych eukariontów, dla których dostępnych jest niewiele programów do wyszukiwania genów, ponieważ jest dystrybuowany z kodem umożliwiającym przekwalifikowanie go na nowe organizmy. Co więcej, pełny pełny kod źródłowy jest dostępny bezpłatnie w ramach Powszechnej Licencji Publicznej GNU, umożliwiając użytkownikom na dalszy rozwój i dostosowywanie go przez użytkowników. --- Wydajność narzędzi do przewidywania genów różni się znacznie, jeśli ocenia się je pod kątem w odniesieniu do parametrów czułości i swoistości lub ich zdolności do zidentyfikować prawidłowy kodon startowy. Byliśmy zainteresowani walidacją narzędzi do przewidywania genów przewidywania genów i zaimplementować metatool o nazwie YACOP, który łączy istniejące narzędzia i ma wyższą wydajność. YACOP analizuje i łączy dane wyjściowe z trzech systemów przewidywania genów Criticia, Glimmer i ZCURVE. Przewyższa on każdy z testowanych z testowanych programów dzięki wysokim wartościom czułości i swoistości w połączeniu z większą liczbą poprawnie przewidywanych początków genów. Wydajność YACOP i programów do wyszukiwania genów została przetestowana poprzez porównanie ich wyników z starannie dobranym zestawem genomów z adnotacjami. Stwierdziliśmy, że problem identyfikacji genów w genomach prokariotycznych za pomocą analizy obliczeniowej został rozwiązany zadowalająco. rozwiązany zadowalająco. W przeciwieństwie do tego, poprawna lokalizacja kodonu startowego nadal stanowi problem, ponieważ we wszystkich testowanych przypadkach co najmniej 7,8% i do do 32,3% pozycji podanych w adnotacjach różniło się od locus przewidywanego przez którykolwiek z testowanych programów. YACOP można pobrać ze strony http://www.g2l.bio.uni-goettingen.de. --- Metody obliczeniowe do zautomatyzowanej adnotacji genomu mają kluczowe znaczenie dla naszej zdolność naszej społeczności do pełnego wykorzystania dużej ilości sekwencji genomowej generowanych i publikowanych. Aby zbadać dokładność tych zautomatyzowanych narzędzi narzędzi do przewidywania cech w genomach organizmów wyższych, oceniliśmy ich wydajność na dużym, dobrze scharakteryzowanym kontigu sekwencji z regionu Adh Drosophila melanogaster. Eksperyment ten, znany jako Genome Annotation Genome Annotation Assessment Project (GASP), został uruchomiony w maju 1999 roku. Dwanaście grup, stosując najnowocześniejsze narzędzia, przedstawiło przewidywania dotyczące cech, w tym struktury genów struktury genów, homologii białek, miejsc promotorowych i elementów powtarzalnych. Oceniliśmy przewidywania przy użyciu dwóch standardów, jednego opartego na wcześniej niepublikowanych wysokiej jakości sekwencjach cDNA o pełnej długości, a drugi w oparciu o zestaw adnotacji wygenerowanych w ramach dogłębnego badania regionu przez grupę ekspertów Drosophila. Drosophila. Chociaż te standardowe zestawy tylko przybliżają nieznany dystrybucję cech w tym regionie, uważamy, że w kontekście wyniki oceny opartej na nich są znaczące. Wyniki zostały zaprezentowane jako samouczek na konferencji poświęconej inteligentnym systemom w biologii molekularnej (ISMB-99). Biologii Molekularnej (ISMB-99) w sierpniu 1999 roku. Ponad 95% nukleotydów kodujących w regionie w regionie zostało poprawnie zidentyfikowanych przez większość wyszukiwarek genów, a prawidłowe struktury intronów/eksonów zostały przewidziane dla >40% genów. Techniki adnotacji oparte na homologii rozpoznały i powiązały funkcje z prawie połowa genów w regionie; pozostałe zostały zidentyfikowane tylko przez technik ab initio. Eksperyment ten przedstawia również pierwszą ocenę technik przewidywania promotorów dla znacznej liczby genów w dużym regionie. ciągłym regionie. Odkryliśmy, że wysokie wskaźniki fałszywie promotorów sprawia, że ich przewidywania są trudne w użyciu. Integracja genów i wyrównania cDNA/EST z przewidywaniami promotorów zmniejsza liczbę fałszywie pozytywnych klasyfikacji, ale odkrywa mniej niż jedną trzecią promotorów w regionie. promotorów w regionie. Wierzymy, że poprzez ustanowienie standardów oceny adnotacji genomowych i poprzez ocenę wydajności istniejących zautomatyzowanych narzędzi do adnotacji genomu, eksperyment ten ustanawia punkt odniesienia, który przyczynia się do wartości trwających projektów adnotacji na dużą skalę i powinien kierować dalszymi badaniami w dziedzinie informatyki genomowej. --- Centra sekwencjonowania, takie jak Centrum Genomu Ludzkiego w LBNL, produkują stale rosnący zalew danych genetycznych. Adnotacja może znacznie zwiększyć wartość biologiczną tych sekwencji. Przydatne adnotacje obejmują możliwe lokalizacje genów lokalizacje genów, homologie do znanych genów i sygnały genów, takie jak promotory i miejsca splicingu. miejsca splicingu. Genotator to narzędzie do zautomatyzowanej adnotacji sekwencji i przeglądania adnotacji. przeglądania adnotacji. Back-end uruchamia serię narzędzi do analizy sekwencji DNA, obsługując różne dane wejściowe i sekwencji DNA, obsługując różne formaty wejściowe i wyjściowe wymagane przez te narzędzia. narzędzia. Genotator obsługuje obecnie pięć różnych programów do wyszukiwania genów, trzy wyszukiwania homologii oraz wyszukiwania promotorów, miejsc splicingu i ORF. Wyniki wyniki analiz przeprowadzonych przez Genotator można przeglądać za pomocą interaktywnej przeglądarki graficznej. przeglądarki graficznej. Przeglądarka wyświetla oznaczone kolorami adnotacje sekwencji na płótnie, które można przewijać i powiększać, umożliwiając eksplorację sekwencji z adnotacjami na wielu poziomach szczegółowości. sekwencję na wielu poziomach szczegółowości. Użytkownik może wyświetlić rzeczywistą sekwencję DNA w osobnym oknie; po wybraniu regionu na mapie, jest on automatycznie automatycznie podświetlany na ekranie sekwencji i odwrotnie. Wyświetlając wyniki wszystkich analiz sekwencji, Genotator zapewnia intuicyjny sposób intuicyjny sposób identyfikacji znaczących regionów (na przykład prawdopodobnych eksonów) w sekwencji. Użytkownicy mogą interaktywnie dodawać osobiste adnotacje, aby oznaczyć regiony zainteresowania. Dodatkowe możliwości Genotatora obejmują projektowanie starterów i wyszukiwanie wzorców. wyszukiwanie.
Wymień pięć popularnych programów komputerowych używanych do identyfikacji genów w sekwencjach genomowych
Dowolne pięć z poniższej, niewyczerpującej listy:  AUGUSTUS, MGENE, CRAIG, Agene, EUGENE, Fgenesh++C, Fgenesh++, Fgenesh, GeneID, GeneMark.hmm, GENOMIX, GESECA, GLEAN, GlimmerHMM, Gramene,JIGSAW, MAKER, ,MGENE, N-SCAN, SGP2, SNAP, ExonHunter, Evigan, Genescan, HMMGene, MZEF, Genie, Twinscan, SLAM, GRAIL.