RFPlasmid:機械学習を用いた短い読取アセンブリデータからのプラスミド配列の予測【JST・京大機械翻訳】

Graaf, L. v. d.; Wagenaar, J. A.; Zomer, A. L.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202942185266 整理番号：22P0243660

RFPlasmid:機械学習を用いた短い読取アセンブリデータからのプラスミド配列の予測【JST・京大機械翻訳】

RFPlasmid: Predicting plasmid sequences from short read assembly data using machine learning

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発行年： 2020年09月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月02日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

細菌における抗菌剤耐性(AMR)遺伝子は,プラスミド上でしばしば行われ,これらのプラスミドは細菌間のAMR遺伝子を伝達できる。分子疫学の目的とリスク評価のために,遺伝子が高度に移動可能なプラスミドまたはより安定な染色体に位置するかどうかを知ることが重要である。しかし,ドラフト全体のゲノム配列は断片化され,プラスミドと染色体コンティグを識別するのを困難にする。ドラフトゲノム配列からプラスミド配列を予測する現在の方法は,k-mer組成,DNA分子の真円度,コピー数またはプラスミド複製遺伝子に対する配列同一性のような単一特徴に依存し,その全ては,特に耐性遺伝子を運ぶ大きな単一コピープラスミドに直面した場合,それらの欠点を持つ。新しく開発した予測ツールRFPlasmidを用いて,コンティグの可能性のある起源がプラスミドまたは染色体であるかどうかを予測するために,k-mer組成とプラスミドおよび染色体マーカー蛋白質を含むデータベースを含む複数の特徴の組み合わせを用いた。ツールRFPlasmidは,Campylobacter,E.coliおよびSalmonellaを含む17の異なる細菌種に対するモデルを支持し,メタゲノムアセンブリまたは非担持生物に対する種診断モデルを有する。RFPlasmidはスタンドアロンツールとWebインタフェイスの両方として利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

分子遺伝学一般 , 遺伝子の構造と化学

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