Hybrid Fungal Genome Annotation Pipeline Combining ab initio, Evidence-, and Homology-based gene model evaluation

Min, Byoungnam; Choi, In-Geol

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Min, Byoungnam (Department of Biotechnology, College of Life Sciences and Biotechnology, Korea University) Choi, In-Geol (Department of Biotechnology, College of Life Sciences and Biotechnology, Korea University)

저널정보: 한국균학회 한국균학회 학술대회 한국균학회 2018년도 춘계학술대회 및 임시총회

발행연도: 2018.1

수록면: 22 - 22 (1page)

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Fungal genome sequencing and assembly have been trivial in these days. Genome analysis relies on high quality of gene prediction and annotation. Automatic fungal genome annotation pipeline is essential for handling genomic sequence data accumulated exponentially. However, building an automatic annotation procedure for fungal genomes is not an easy task. FunGAP (Fungal Genome Annotation Pipeline) is developed for precise and accurate prediction of gene models from any fungal genome assembly. To make high-quality gene models, this pipeline employs multiple gene prediction programs encompassing ab initio, evidence-, and homology-based evaluation. FunGAP aims to evaluate all predicted genes by filtering gene models. To make a successful filtering guide for removal of false-positive genes, we used a scoring function that seeks for a consensus by estimating each gene model based on homology to the known proteins or domains. FunGAP is freely available for non-commercial users at the GitHub site (https://github.com/CompSynBioLab-KoreaUniv/FunGAP).

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이 논문의 저자 정보

Min, Byoungnam

소속기관 Department of Biotechnology, College of Life Sciences and Biotechnology, Korea University

주요연구분야 자연과학 > 생물학

논문수 1 이용수 0

Choi, In-Geol

소속기관 Department of Biotechnology, College of Life Sciences and Biotechnology, Korea University

주요연구분야 자연과학 > 생물학

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