tigr-glimmer3 - Trực tuyến trên đám mây

CHƯƠNG TRÌNH:

TÊN

tigr-glimmer - Tìm / Điểm số các gen tiềm năng trong tệp bộ gen bằng cách sử dụng mô hình xác suất trong
tệp icm

SYNOPSIS

tigr-gimmer3 [tập tin bộ gen] [icm-tệp] [[tùy chọn]]

MÔ TẢ

hổ-lấp lánh là một hệ thống tìm kiếm các gen trong DNA của vi sinh vật, đặc biệt là các bộ gen của
vi khuẩn và vi khuẩn cổ. hổ-lấp lánh (Gene Locator và Interpolated Markov Modeler) sử dụng
mô hình Markov nội suy (IMM) để xác định các vùng mã hóa và phân biệt chúng với
không mã hóa DNA. Cách tiếp cận IMM, được mô tả trong bài báo Nghiên cứu về Axit Nucleic của chúng tôi trên hổ-
thấp thoáng 1.0 và trong bài báo tiếp theo của chúng tôi về hổ-lấp lánh 2.0, sử dụng kết hợp Markov
các mô hình từ bậc 1 đến bậc 8, tính trọng số của từng mô hình theo khả năng dự đoán của nó.
hổ-lấp lánh 1.0 và 2.0 sử dụng mô hình Markov phi bản sinh 3 định kỳ trong IMM của chúng.

hổ-lấp lánh là công cụ tìm gen vi sinh vật chính tại TIGR và đã được sử dụng để chú thích
bộ gen hoàn chỉnh của B. burgdorferi (Fraser và cộng sự, Nature, tháng 1997 năm XNUMX), T. pallidum
(Fraser và cộng sự, Khoa học, tháng 1998 năm XNUMX), T. maritima, D. radiodurans, M. tuberculosis, và
các dự án không thuộc TIGR bao gồm C. trachomatis, C. pneumoniae, và các dự án khác. Phân tích của nó về
một số bộ gen này và những bộ gen khác có sẵn tại cơ sở dữ liệu vi sinh vật TIGR.

Một phiên bản đặc biệt của hổ-lấp lánh được thiết kế cho các sinh vật nhân chuẩn nhỏ, GlimmerM, được sử dụng để
tìm gen trong nhiễm sắc thể số 2 của ký sinh trùng sốt rét P. falciparum .. GlimmerM là
được mô tả trong SL Salzberg, M. Pertea, AL Delcher, MJ Gardner và H. Tettelin,
"Mô hình Markov nội suy để tìm gen sinh vật nhân chuẩn", Genomics 59 (1999), 24-31.
Bấm vào đây (http://www.tigr.org/software/glimmerm/) để truy cập trang web GlimmerM,
bao gồm thông tin về cách tải xuống hệ thống GlimmerM.

hổ-lấp lánh hệ thống bao gồm hai chương trình chính. Đầu tiên trong số này là đào tạo
chương trình, build-non. Chương trình này nhận một tập hợp các trình tự đầu vào và các bản dựng và kết quả đầu ra
IMM cho họ. Các trình tự này có thể là các gen hoàn chỉnh hoặc chỉ là một phần orfs. Đối với một cái mới
bộ gen, dữ liệu đào tạo này có thể bao gồm những gen có lượt truy cập cơ sở dữ liệu mạnh mẽ cũng như
các khung đọc mở rất dài mà về mặt thống kê gần như chắc chắn là gen. Các
chương trình thứ hai là chương trình lấp lánh, sử dụng IMM này để xác định các gen giả định trong toàn bộ
bộ gen. hổ-lấp lánh tự động giải quyết xung đột giữa hầu hết các gen chồng chéo bằng cách
chọn một trong số chúng. Nó cũng xác định các gen được nghi ngờ là thực sự trùng lặp và
gắn cờ những thứ này để người dùng kiểm tra kỹ hơn. Các ứng cử viên gen `` đáng ngờ '' này đã
một tỷ lệ rất nhỏ trong tổng số tất cả các bộ gen được phân tích cho đến nay. hổ-lấp lánh
là một chương trình ...

LỰA CHỌN

-C n Sử dụng n làm tỷ lệ phần trăm GC của mô hình độc lập

Lưu ý: n phải là phần trăm, ví dụ, -C 45.2

-f Sử dụng năng lượng liên kết ribosome để chọn codon bắt đầu

+f Sử dụng codon đầu tiên trong orf làm codon bắt đầu

-g n Đặt chiều dài gen tối thiểu thành n

-i tên tập tin
Sử dụng tên tập tin đến chọn vùng of căn cứ việc này đang off Hạn mức, so việc này Không căn cứ
ở trong việc này khu vực sẽ be kiểm tra

-l Giả sử hệ gen tuyến tính thay vì tròn, tức là không có vòng quấn

-L tên tập tin
Sử dụng tên tệp để chỉ định danh sách các orfs sẽ được chấm điểm riêng biệt, không có
quy tắc chồng chéo

-M Đầu vào là một tệp đa điểm của các gen riêng biệt được cho điểm riêng biệt, không có
quy tắc chồng chéo

-o n Đặt độ dài chồng chéo tối thiểu thành n. Các phần chồng chéo ngắn hơn mức này được bỏ qua.

-p n Đặt tỷ lệ phần trăm chồng chéo tối thiểu thành n%. Phần chồng chéo ngắn hơn phần trăm này của
* cả hai chuỗi * đều bị bỏ qua.

-q n Đặt độ dài tối đa orf có thể bị từ chối do độc lập
cột điểm xác suất thành (n - 1)

-r Không sử dụng cột điểm xác suất độc lập

+r Sử dụng cột điểm xác suất độc lập

-r Không sử dụng cột điểm xác suất độc lập

-s s Sử dụng chuỗi s làm mẫu liên kết ribosome để tìm các codon bắt đầu.

+S Sử dụng mô hình intergenic độc lập chặt chẽ hơn không đưa ra xác suất
các codons dừng trong khung. (Tùy chọn đã lỗi thời vì đây là hành vi duy nhất hiện nay

-t n Đặt điểm ngưỡng để gọi dưới dạng gen thành n. Nếu điểm trong khung> = n, thì
vùng được cho một số và được coi là một gen tiềm năng.

-w n Sử dụng điểm "yếu" trên n gen dự kiến ​​hoặc lâu hơn. Điểm yếu bỏ qua
điểm xác suất độc lập.

Sử dụng tigr-glimmer3 trực tuyến bằng các dịch vụ onworks.net