| 基于模式物种的快速同源搜索软件基准测试 |
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| 引用本文： | 王殷伟,武晶菁,张宸宁,华宜家,李鹏,严洁.基于模式物种的快速同源搜索软件基准测试[J].南京师大学报,2022(2):44-51+80. |
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| 作者姓名： | 王殷伟 武晶菁 张宸宁 华宜家 李鹏 严洁 |
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| 作者单位： | 南京师范大学生命科学学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(3167229)；;江苏省高等学校自然科学研究重大项目(19KJA330001)； |
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| 摘 要： | 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、diam...
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| 关 键 词： | 同源搜索 直系同源推断 RBH 快速算法 序列比较 |
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