| 原核生物全基因组中16S rRNA基因的识别 |
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| 引用本文： | 闫文凯,许明敏,张广乐,乔宁,徐炜娜,陈园园,张良云. 原核生物全基因组中16S rRNA基因的识别[J]. 微生物学报, 2017, 57(10): 1493-1503 |
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| 作者姓名： | 闫文凯 许明敏 张广乐 乔宁 徐炜娜 陈园园 张良云 |
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| 作者单位： | 南京农业大学理学院, 江苏 南京 210095,南京农业大学理学院, 江苏 南京 210095,南京农业大学理学院, 江苏 南京 210095,南京农业大学理学院, 江苏 南京 210095,南京农业大学理学院, 江苏 南京 210095,南京农业大学理学院, 江苏 南京 210095,南京农业大学理学院, 江苏 南京 210095 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（11571173）；江苏省自然科学基金（BK20141358） |
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| 摘 要： | 【目的】识别原核生物全基因组中的16S rRNA基因。【方法】本文依据基因序列的GC碱基含量、碱基3-周期性和马尔可夫链3个方面的特性,构建了识别原核生物全基因组中16S rRNA基因的三层过滤模型。【结果】经检验,模型的特异性、敏感性和马修斯相关系数分别为99.58%、91.60%和91.49%。【结论】结果表明,本文所提出的方法可以高效、准确地识别出16S rRNA基因。
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| 关 键 词： | 16S rRNA基因 GC碱基含量 碱基3-周期性 马尔可夫链 |
| 收稿时间： | 2016-10-14 |
| 修稿时间： | 2016-11-24 |
Recognition of 16S rRNA genes in prokaryotic genomes |
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| Wenkai Yan,Mingmin Xu,Guangle Zhang,Ning Qiao,Weina Xu,Yuanyuan Chen and Liangyun Zhang. Recognition of 16S rRNA genes in prokaryotic genomes[J]. Acta microbiologica Sinica, 2017, 57(10): 1493-1503 |
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| Authors: | Wenkai Yan Mingmin Xu Guangle Zhang Ning Qiao Weina Xu Yuanyuan Chen Liangyun Zhang |
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| Affiliation: | College of Sciences, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, Jiangsu Province, China,College of Sciences, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, Jiangsu Province, China,College of Sciences, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, Jiangsu Province, China,College of Sciences, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, Jiangsu Province, China,College of Sciences, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, Jiangsu Province, China,College of Sciences, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, Jiangsu Province, China and College of Sciences, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, Jiangsu Province, China |
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| Abstract: | [Objective] We identified 16S rRNA genes in genomes of prokaryotes.[Methods] We constructed a 3-layer filtering model based on the three features of GC bases content of the gene sequences, 3-base periodicity and Markov chain to recognize the 16S rRNA genes from prokaryotic genomes.[Results] The specificity, sensitivity and Matthews correlation coefficients of the model were 99.58%, 91.60% and 91.49%, respectively.[Conclusion] The results showed that the 16S rRNA genes can be identified efficiently and accurately by using our model. |
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| Keywords: | 16S rRNA gene GC base content 3-base periodicity Markov chain |
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