• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

从序列同源性方法中推断基因本体论注释。

Interpreting Gene Ontology Annotations Derived from Sequence Homology Methods.

机构信息

SIB Swiss Institute of Bioinformatics, Geneva, Switzerland.

出版信息

Methods Mol Biol. 2024;2836:285-298. doi: 10.1007/978-1-0716-4007-4_15.

DOI:10.1007/978-1-0716-4007-4_15
PMID:38995546
Abstract

The Gene Ontology (GO) project describes the functions of the gene products of organisms from all kingdoms of life in a standardized way, enabling powerful analyses of experiments involving genome-wide analysis. The scientific literature is used to convert experimental results into GO annotations that systematically classify gene products' functions. However, to address the fact that only a minor fraction of all genes has been characterized experimentally, multiple predictive methods to assign GO annotations have been developed since the inception of GO. Sequence homologies between novel genes and genes with known functions help to approximate the roles of these non-characterized genes. Here we describe the main sequence homology methods to produce annotations: pairwise comparison (BLAST), protein profile models (InterPro), and phylogenetic-based annotation (PAINT). Some of these methods can be implemented with genome analysis pipelines (BLAST and InterPro2GO), while PAINT is curated by the GO consortium.

摘要

GO 项目以标准化的方式描述来自所有生命领域的生物体的基因产物的功能,使涉及全基因组分析的实验能够进行强大的分析。该项目利用科学文献将实验结果转换为 GO 注释,系统地对基因产物的功能进行分类。然而,为了应对并非所有基因都经过实验鉴定这一事实,自 GO 成立以来,已经开发了多种预测方法来分配 GO 注释。新基因与具有已知功能的基因之间的序列同源性有助于推测这些未鉴定基因的作用。在这里,我们描述了产生注释的主要序列同源性方法:两两比较(BLAST)、蛋白质轮廓模型(InterPro)和基于系统发育的注释(PAINT)。这些方法中的一些可以与基因组分析管道(BLAST 和 InterPro2GO)一起实现,而 PAINT 则由 GO 联盟进行整理。

相似文献

1
Interpreting Gene Ontology Annotations Derived from Sequence Homology Methods.从序列同源性方法中推断基因本体论注释。
Methods Mol Biol. 2024;2836:285-298. doi: 10.1007/978-1-0716-4007-4_15.
2
Phylogenetic-based propagation of functional annotations within the Gene Ontology consortium.基于系统发生的基因本体论联盟功能注释传播。
Brief Bioinform. 2011 Sep;12(5):449-62. doi: 10.1093/bib/bbr042. Epub 2011 Aug 27.
3
Large-scale inference of gene function through phylogenetic annotation of Gene Ontology terms: case study of the apoptosis and autophagy cellular processes.通过基因本体术语的系统发育注释对基因功能进行大规模推断:细胞凋亡和自噬细胞过程的案例研究
Database (Oxford). 2016 Dec 26;2016. doi: 10.1093/database/baw155. Print 2016.
4
Best Practices in Manual Annotation with the Gene Ontology.使用基因本体进行人工注释的最佳实践
Methods Mol Biol. 2017;1446:41-54. doi: 10.1007/978-1-4939-3743-1_4.
5
Using computational predictions to improve literature-based Gene Ontology annotations: a feasibility study.利用计算预测改进基于文献的基因本体论注释:一项可行性研究。
Database (Oxford). 2011 Mar 15;2011:bar004. doi: 10.1093/database/bar004. Print 2011.
6
Interspecies gene function prediction using semantic similarity.基于语义相似性的跨物种基因功能预测
BMC Syst Biol. 2016 Dec 23;10(Suppl 4):121. doi: 10.1186/s12918-016-0361-5.
7
GOcats: A tool for categorizing Gene Ontology into subgraphs of user-defined concepts.GOcats:一个将基因本体论分类为用户定义概念子图的工具。
PLoS One. 2020 Jun 11;15(6):e0233311. doi: 10.1371/journal.pone.0233311. eCollection 2020.
8
CvManGO, a method for leveraging computational predictions to improve literature-based Gene Ontology annotations.CvManGO,一种利用计算预测来改进基于文献的基因本体论注释的方法。
Database (Oxford). 2012 Mar 20;2012:bas001. doi: 10.1093/database/bas001. Print 2012.
9
Interpretation of biological experiments changes with evolution of the Gene Ontology and its annotations.生物实验的解释随着基因本体论及其注释的发展而变化。
Sci Rep. 2018 Mar 23;8(1):5115. doi: 10.1038/s41598-018-23395-2.
10
The Evidence and Conclusion Ontology (ECO): Supporting GO Annotations.证据与结论本体(ECO):支持基因本体注释
Methods Mol Biol. 2017;1446:245-259. doi: 10.1007/978-1-4939-3743-1_18.

引用本文的文献

1
Causal relationships between immune cell subtypes and risk of Pneumocystis pneumonia and lung cancer: a Mendelian randomization study.免疫细胞亚型与肺孢子菌肺炎和肺癌风险之间的因果关系:一项孟德尔随机化研究
Discov Oncol. 2025 Jun 6;16(1):1014. doi: 10.1007/s12672-025-02875-8.

本文引用的文献

1
The alliance of genome resources: transforming comparative genomics.基因组资源联盟:改变比较基因组学。
Mamm Genome. 2023 Dec;34(4):531-544. doi: 10.1007/s00335-023-10015-2. Epub 2023 Sep 4.
2
The conserved domain database in 2023.2023 年的保守域数据库。
Nucleic Acids Res. 2023 Jan 6;51(D1):D384-D388. doi: 10.1093/nar/gkac1096.
3
InterPro in 2022.InterPro 在 2022 年。
Nucleic Acids Res. 2023 Jan 6;51(D1):D418-D427. doi: 10.1093/nar/gkac993.
4
ECO: the Evidence and Conclusion Ontology, an update for 2022.ECO:证据和结论本体论,2022 年更新。
Nucleic Acids Res. 2022 Jan 7;50(D1):D1515-D1521. doi: 10.1093/nar/gkab1025.
5
PANTHER: Making genome-scale phylogenetics accessible to all.PANTHER:让所有人大开眼界的基因组系统发生学。
Protein Sci. 2022 Jan;31(1):8-22. doi: 10.1002/pro.4218. Epub 2021 Nov 25.
6
CATH: increased structural coverage of functional space.CATH:增加功能空间的结构覆盖率。
Nucleic Acids Res. 2021 Jan 8;49(D1):D266-D273. doi: 10.1093/nar/gkaa1079.
7
The InterPro protein families and domains database: 20 years on.The InterPro 蛋白质家族和结构域数据库:20 年的发展历程。
Nucleic Acids Res. 2021 Jan 8;49(D1):D344-D354. doi: 10.1093/nar/gkaa977.
8
Pfam: The protein families database in 2021.Pfam:2021 年的蛋白质家族数据库。
Nucleic Acids Res. 2021 Jan 8;49(D1):D412-D419. doi: 10.1093/nar/gkaa913.
9
SMART: recent updates, new developments and status in 2020.SMART:最新更新、新进展和 2020 年的现状。
Nucleic Acids Res. 2021 Jan 8;49(D1):D458-D460. doi: 10.1093/nar/gkaa937.
10
SynGO: An Evidence-Based, Expert-Curated Knowledge Base for the Synapse.SynGO:一个基于证据的、专家编辑的突触知识库。
Neuron. 2019 Jul 17;103(2):217-234.e4. doi: 10.1016/j.neuron.2019.05.002. Epub 2019 Jun 3.