10.3969/j.issn.1001-4616.2022.02.006
基于模式物种的快速同源搜索软件基准测试
传统的blast+软件包中的blastp搜索,在大数据时代下,序列搜索速度已经慢得难以接受.同源搜索软件的开发在过去十几年取得了巨大进展,但缺乏综合的评估.本研究对7个快速同源搜索软件与blastp进行了综合比较,结果发现,diamond的fast模式总体上来说相比其他软件更快,并且有着最低的错误发现率,是追求快速搜索的最佳选择;在内存消耗上,MMseqs2的算法在内存消耗上非常低,而ghostx则最高;在鉴定的hits数量方面,除了blasp以外,MMseqs2的s7.5模式在中等基因组相似度GSS下得到的结果最多,但s5模式应是更好的选择.随着GSS的降低,ghostx得到的结果最多,而随着GSS的升高,ublast得到的结果最多;在鉴定的Reciprocal Best Hits(RBH)数量上,ghostx在远缘搜索上具有优势,这一优势同样也具有共线性证据支持.在同源搜索方面,除ghostx有43.4％的额外结果外,几乎所有软件的搜索结果之间都有着很大的重叠,并且ghostx还有着非常低的错误发现率,而MMseqs2的s3模式却有着最高的错误发现率.总之,MMseqs2、diamond和ghostx是综合来说最好的三款替代blastp搜索的软件,diamond非常适合进行直系同源推断,并且可以用"fast"模式准确地快速搜索,而"very"是权衡下来最佳的搜索模式,但如果是进行远缘物种的搜索,ghostx则更有优势,而对于中等GSS下同源蛋白的鉴定,MMseqs2的s5可能是更好的选择.
同源搜索、直系同源推断、RBH、快速算法、序列比较
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Q33(人工选择与自然选择)
国家自然科学基金;江苏省高等学校自然科学研究重大项目
2022-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
44-51,80
