OrthoFinder 使用教程
2024-09-13 01:21:18作者:宣利权Counsellor
1. 项目介绍
1.1 项目概述
OrthoFinder 是一个快速、准确且全面的比较基因组学平台。它能够找到直系同源群(orthogroups)和直系同源基因(orthologs),推断所有直系同源群的有根基因树,并识别这些基因树中的所有基因复制事件。此外,OrthoFinder 还能推断出被分析物种的有根物种树,并将基因树中的基因复制事件映射到物种树的分支上。OrthoFinder 还提供了全面的比较基因组学统计数据。
1.2 主要功能
- 找到直系同源群和直系同源基因
- 推断有根基因树
- 识别基因复制事件
- 推断有根物种树
- 提供比较基因组学统计数据
1.3 项目背景
OrthoFinder 是由 David M. Emms 和 Steven Kelly 开发的,旨在解决全基因组比较中的基本偏差问题,显著提高直系同源群推断的准确性。该项目在 Genome Biology 上发表了相关论文,并获得了广泛的关注和应用。
2. 项目快速启动
2.1 安装 OrthoFinder
2.1.1 在 Linux 上安装
- 下载最新版本的 OrthoFinder:
wget https://github.com/davidemms/OrthoFinder/releases/latest/download/OrthoFinder.tar.gz - 解压文件:
tar xzf OrthoFinder.tar.gz - 测试 OrthoFinder 是否安装成功:
./OrthoFinder/orthofinder -h
2.1.2 在 Mac 上安装
使用 Bioconda 安装:
conda install orthofinder
2.1.3 在 Windows 上安装
使用 Windows Subsystem for Linux (WSL) 或 Docker:
docker pull davidemms/orthofinder
docker run -it --rm davidemms/orthofinder orthofinder -h
2.2 运行 OrthoFinder
在终端中运行以下命令来启动 OrthoFinder:
./OrthoFinder/orthofinder -f /path/to/your/fasta/files
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
OrthoFinder 广泛应用于生物信息学研究中,特别是在比较基因组学和系统发育学领域。例如,研究人员可以使用 OrthoFinder 来推断不同物种间的直系同源基因,从而更好地理解基因的进化历史和功能。
3.2 最佳实践
- 数据准备:确保输入的 FASTA 文件格式正确,每个物种一个文件。
- 参数设置:根据需要调整 OrthoFinder 的参数,例如使用不同的序列比对工具或基因树推断方法。
- 结果分析:使用 OrthoFinder 生成的结果文件进行进一步的分析,如基因复制事件的统计和物种树的推断。
4. 典型生态项目
4.1 项目一:基因家族进化分析
通过 OrthoFinder 推断不同物种间的基因家族进化关系,帮助研究人员理解基因家族的扩张和收缩模式。
4.2 项目二:物种树推断
利用 OrthoFinder 推断物种树,结合基因树和基因复制事件,提高物种树的准确性。
4.3 项目三:基因功能预测
通过比较不同物种间的直系同源基因,预测未知基因的功能,特别是在新基因组测序完成后。
通过以上步骤,您可以快速上手 OrthoFinder,并利用其强大的功能进行深入的生物信息学研究。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
535
3.75 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
12
1
🔥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
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
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++
886
596
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178