Virus av mikrober påverkar alla ekosystem där mikrober driver viktiga energi- och substratomvandlingar inklusive oceaner, människor och industriella jäsare. Men trots denna erkända betydelse är vår förståelse av virusmångfald och effekter fortfarande begränsad av alltför få modellsystem och referensgenomer. Ett sätt att fylla dessa luckor i vår kunskap om viral mångfald är genom upptäckt av viral signal i mikrobiella genomiska data. Medan flera tillvägagångssätt har utvecklats och tillämpas för detektion av profager (virala genom som är integrerade i ett mikrobiellt genom), nya typer av mikrobiella genomdata växer fram som är mer fragmenterade och större skala, såsom Encellig Amplified Genomes (SAGs) av okultiverade organismer eller genomic fragment som är sammansatta från metagenomic sequencing. Här presenterar vi VirSorter, ett verktyg som är utformat för att detektera virussignal i dessa olika typer av mikrobiella sekvensdata på både ett referensberoende och referensoberoende sätt, utnyttja probabilistiska modeller och omfattande viromdata för att maximera upptäckten av nya virus. Prestandatester visar att VirSorters profage förutsägelseförmåga kan jämföras med den hos tillgängliga profageprediktorer för fullständigt genom, men är överlägsen i att förutsäga virussekvenser utanför ett värdgenom (dvs. från extrakromosomala profager, lytiska infektioner eller delvis sammansatta profager). Dessutom överträffar VirSorter befintliga verktyg för fragmenterade genomiska och metagonomiska datauppsättningar, och kan identifiera viral signal i sammansatt sekvens (kontiger) så kort som 3kb, samtidigt som den ger nästan perfekt identifiering (>95% Recall och 100% Precision) på kontigs på minst 10kb. Eftersom VirSorter skalor till stora dataset, kan det också användas i "omvänd" för att mer säkert identifiera viral sekvens i virala metagenomes genom att sortera bort cell-DNA oavsett om de härrör från genöverföringsagenter, generaliserad transduktion eller kontamination. Slutligen görs VirSorter tillgänglig via iPlant Cyberinfrastruktur som tillhandahåller ett webbaserat användargränssnitt kopplat till de nödvändiga datorresurserna. VirSorter kompletterar därmed befintliga profage förutsägelser för att bättre utnyttja fragmenterade, SAG och metagenomiska dataset på ett sätt som kommer att skalas till modern sekvensering. Med tanke på dessa egenskaper bör VirSorter möjliggöra upptäckt av nya virus i mikrobiella datauppsättningar, och ytterligare vår förståelse av okultiverade virussamhällen i olika ekosystem.
VirSorter REF detekterar virus i sammansatta contigs minst 3kb.
VirSorter: mining viral signal from microbial genomic data