Bakgrund: Proteindomänklassificering är ett viktigt steg i metagenomic annotation. Den senaste metoden för klassificering av proteindomäner är profil HMM-baserad anpassning. De relativt höga nivåerna av införanden och raderingar i homopolymerregioner av pyrosekvensavläsningar skapar dock frameshifts, vilket orsakar konventionell profil HMM anpassningsverktyg för att generera anpassningar med marginella poäng. Detta gör att genfragment som innehåller fel inte kan klassificeras med konventionella verktyg. Därför finns det ett behov av ett exakt domänklassificeringsverktyg som kan upptäcka och korrigera sekvenseringsfel. Resultat: Vi introducerar HMM-FRAME, ett proteindomänklassificeringsverktyg baserat på en förstärkt Viterbi-algoritm som kan innehålla felmodeller från olika sekvenseringsplattformar. HMM-FRAME korrigerar sekvensfel och klassificerar putativa genfragment till domänfamiljer. Det uppnådde hög feldetektionskänslighet och specificitet i en datauppsättning med kommenterade fel. Vi tillämpade HMM-FRAME i Targeted Metagenomics och en publicerad metagenomic datauppsättning. Resultaten visade att vårt verktyg kan korrigera frameshifts i felinnehållande sekvenser, generera mycket längre anpassningar med betydligt mindre E-värden, och klassificera fler sekvenser i sina inhemska familjer. Slutsatser: HMM-FRAME tillhandahåller ett kompletterande verktyg för klassificering av proteindomäner till konventionella HMM-baserade metoder för datamängder som innehåller frameshifts. Dess nuvarande genomförande används bäst för småskaliga metagenomiska datamängder. Källkoden för HMM-FRAME kan laddas ner på
Vårt tidigare arbete utformade ett verktyg HMM-FRAME, REF som kan identifiera och korrigera frameshift-fel vid pyrosekvensering av avläsningar under klassificering av proteindomäner med hjälp av profil HMM-baserad anpassning.
HMM-FRAME: accurate protein domain classification for metagenomic sequences containing frameshift errors
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}