利用不同G+C含量细菌基因组评估细菌ncRNA基因预测工具

【目的】为识别已完成全测序细菌基因组中的ncRNA基因,对3个常用ncRNA预测工具s RNAPredict、PORTRAIT和s RNAscanner进行评估。【方法】选择了细菌ncRNA数据库BSRD收录的含有已知ncRNA基因数目大于30的9个细菌基因组,并按基因组G+C含量进行分类,比较s RNAPredict和PORTRAIT工具的预测准确性。提取不同G+C含量基因组中ncRNA基因转录起始和终止区的序列特征,对s RNAscanner预测结果进行评估。【结果】s RNAPredict对细菌ncRNA基因的预测特异性和阳性检出率均高于PORTRAIT,而敏感性则较差;两种工具预测效果均随基因组G+C含量不同而产生明显变化。在不同G+C含量的细菌基因组中,ncRNA基因启动子和终止子区域的序列特征有明显差异。利用这些序列特征能提高s RNAscanner预测ncRNA基因的平均水平。【结论】3种ncRNA基因工具预测效果随基因组G+C含量变化而不同。不同G+C含量基因组中ncRNA基因的转录起始和终止区特征可作为ncRNA基因预测的重要参数之一。     

耐药基因数据库概述

抗生素是人类历史上的革命性发现,其临床应用挽救了无数患者的生命。但是随着抗生素的广泛使用和滥用,越来越多的病原菌产生了耐药性,甚至出现了具有多重耐药性的"超级细菌"。在人类与病原菌斗争的军备竞赛中,人类即将面临无药可用的境地。针对微生物的耐药性、耐药机制及耐药性传播的研究吸引了众多科研工作者的目光,各种耐药基因数据库以及耐药基因分析工具应运而生。文中对目前耐药领域的基因数据库进行收集整理,从数据库类型、数据特征、耐药基因预测模型以及可分析序列的类型等方面对这些数据库进行论述和介绍。此外,文中对抗金属离子和抗杀菌剂的基因数据库也有所涉及,将为如何选择及使用耐药基因数据库提供参考和帮助。