ABSTRACT Analyserna av det ökande antalet genomsekvenser kräver genvägar för att upptäcka ortologer, såsom Reciprocal Best Hits (RBH), där ortologer antas om två gener vardera i ett annat genom finner varandra som den bästa träffen i det andra genomet. Två BLAST alternativ verkar påverka anpassning poäng mest, och därmed valet av en bästa träff: filtrering av låg informationssekvens segment och algoritmen som används för att producera den slutliga anpassningen. Därför bestämde vi oss för att testa om sådana alternativ skulle bidra till att bättre upptäcka ortologer. Resultat: Med Escherichia coli K12 som exempel jämförde vi antalet och kvaliteten på ortologer som upptäckts som RBH. Vi testade fyra olika villkor som härleddes från två alternativ: filtrering av låginformationssegment, hård (standard) kontra mjuk; och justeringsalgoritm, standard (baserat på matchande ord) jämfört med SmithWaterman. Alla alternativ resulterade i betydande skillnader i antalet upptäckta ortologs, med de högsta talen erhållna med kombinationen av mjuk filtrering med Smith-Waterman anpassningar. Vi jämförde dessa resultat med de av Reciprocal Shortest Distances (RSD), antas vara överlägsen RBH eftersom det använder ett evolutionärt mått av avstånd, snarare än BLAST statistik, för att rangordna homologer och därmed upptäcka ortologer. RSD ökade knappt antalet ortologer som upptäcktes över de som hittades med RBH. Feluppskattningar, baserade på analyser av bevarande av genordning, fann små skillnader i kvaliteten på ortologer som detekterats med hjälp av RBH. RSD visade dock de högsta felfrekvenserna. RSD har således inga fördelar jämfört med RBH. Tillgänglighet: Ortologs detekteras som Reciprocal Bästa hits med hjälp av mjuk maskering och Smith-Waterman-anpassningar kan laddas ner från
Här anses två gener i olika genom vara ortologer om och endast om de finner varandra vara top-scoring BLAST hit i det andra genomet REF.
Choosing BLAST options for better detection of orthologs as reciprocal best hits
{'venue': 'German Conference on Bioinformatics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}