宏基因组的快速注释用子系统技术(Metagenomic for Rapid Annotations using Subsystems Technology)

摘 要:

对宏基因组及其海量数据信息的储存、分类和比较分析是目前宏基因组研究所遇到的难点之一。宏基因组的快速注释用子系统技术(MG-RAST)是目前国际上兼具储存与分析的唯一宏基因组技术平台,该平台使得宏基因组和转录组成为一种常规数据分析,极大促进了宏基因组的科学研究与技术应用。

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宏基因组及海量数据分析是生物信息学和相关学科未来重要的前沿技术。例如,在环境科学研究中,每克土壤通常含有10亿微生物,每个微生物平均有4000个基因,宏基因组即可针对每克土壤中的这4万亿个基因进行分类、注释,并挖掘其功能。但是,据估计,用目前的技术对环境中有高达99%的微生物还难以进行分离或培养,对这些微生物的功能及其基因序列更是一无所知。在没有参考序列的条件下,如何对某种环境下海量的微生物遗传信息进行储存、分类和比较分析,是目前宏基因组研究所遇到的难点之一。

宏基因组的快速注释用子系统技术(Metagenomic for Rapid Annotations using Subsystems Technology,MG-RAST)能有效解决这一问题,该技术特别适用于一些非生物信息专业实验室,极大促进了宏基因组的科学研究与技术应用。

 MG-RAST专门针对非生物信息学研究人员,是目前国际上兼具储存与分析的唯一宏基因组技术平台,由美国阿贡国家实验室Folker Meyer教授于2007年开发,迄今已经免费注释超过4000亿基因。据估算,这一数据运算量如租用美国亚马逊平台完成,耗资将超过1亿美元。利用MG-RAST可视化的网络分析平台,用户可创建账户,提交原始数据,通过一系列简单操作,即可完成宏基因组和转录组的基因功能预测注释,代谢网络重构。该平台特别提供了MetaData样品背景信息,引入了Greengenes和RDP等数据库,可同时开展16S rRNA基因水平的系统发育分类研究。目前,MG-RAST 3.5版本已经整合了国际上著名的SEED、KEGG、GO等数据库,帮助科研人员摆脱了对复杂生物信息学分析软件的依赖,使得宏基因组和转录组成为一种常规数据分析。

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