Pangene工具解析:构建泛基因组基因图的技术指南
2025-06-11 22:52:53作者:凌朦慧Richard
概述
Pangene是一款用于构建泛基因组基因图的生物信息学工具,它能够将多个基因组中的同源基因关系建模为图结构。这种图结构表示方法对于研究基因家族变异、基因进化以及跨物种比较基因组学具有重要意义。
核心功能
Pangene主要实现以下功能:
- 将蛋白质序列比对到多个基因组上
- 构建基因图结构
- 识别和过滤冗余蛋白质
- 处理基因多异构体情况
- 输出标准GFA格式的基因图
工作流程
1. 输入准备阶段
首先需要准备一组蛋白质序列和多个基因组序列。对于有多个异构体的基因,建议命名格式为geneName:proteinID,这样Pangene能自动选择主要异构体。
2. 比对阶段
使用miniprot工具将蛋白质序列比对到每个基因组上:
miniprot --outs=0.97 --no-cs -Iut16 genome1.fna proteins.faa > genome1.paf
miniprot --outs=0.97 --no-cs -Iut16 genome2.fna proteins.faa > genome2.paf
3. 构建基因图
使用Pangene处理比对结果:
pangene [选项] genome1.paf genome2.paf > graph.gfa
4. 提取子图
可以使用gfatools提取特定基因周围的子图:
gfatools view -wl geneName1,geneName2 [-r radius] graph.gfa > subgraph.gfa
关键参数解析
输入预处理参数
-d CHAR:指定基因-蛋白质分隔符,默认为冒号(:)-X STR:排除特定基因列表-I STR:仅包含特定基因列表-e FLOAT:过滤掉相似度低于此值的比对(默认0.5)-l FLOAT:过滤掉蛋白质比对覆盖率低于此值的比对(默认0.5)
图构建参数
-f FLOAT:定义比对重叠阈值(默认0.5)-p FLOAT:定义基因作为图中节点的阈值(默认0.05)-c INT:过滤平均出现次数过高的基因(默认10)-g INT:过滤图中度过高的基因(默认15)-a INT:修剪支持基因组数过少的边(默认1)
输出控制参数
-w:抑制walk线(W线)输出--bed[=STR]:输出BED12格式用于调试
输出格式详解
GFA格式输出
Pangene输出的GFA格式包含三种主要行类型:
-
S行(基因节点):
- 包含基因名称和多个统计标签
- 重要标签:LN(主要蛋白质长度)、ng(包含该基因的基因组数)、nc(总出现次数)
-
L行(边):
- 描述基因间的连接关系
- 包含方向信息和CIGAR字符串
- 重要标签:ng(支持该边的基因组数)、nc(总出现次数)
-
W行(路径):
- 描述特定基因组中的基因排列顺序
- 包含基因组索引和基因行走路径
BED格式输出(调试用)
当使用--bed选项时,Pangene会输出12列的BED格式,包含比对详细信息和各种调试标签,如比对排名(rk)、是否代表异构体(re)、是否被过滤(vt)等。
技术限制
- 目前仅支持miniprot的PAF格式输出作为输入
- W线中的边可能不会全部出现在L线中
- 对输入蛋白质质量敏感,输入质量直接影响输出图质量
应用建议
- 跨物种比较:Pangene特别适合跨物种基因比较研究,可以揭示保守基因和物种特异性基因
- 基因家族分析:通过基因图可以直观分析基因家族在不同基因组中的变异情况
- 质量控制:建议先对输入蛋白质集进行严格质量控制
- 参数调优:根据具体研究需求调整过滤阈值,平衡灵敏度和特异性
Pangene为泛基因组研究提供了强大的图论分析框架,通过将基因关系建模为图结构,使研究人员能够从网络视角理解基因的进化与变异模式。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.2 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
661