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braker3：使用RNA的完全自动基因组注释...
基因预测长期以来一直是生物信息学研究的活跃领域。仍然，大核基因组中的基因预测提出了一个挑战，必须通过新算法来解决。转录组和蛋白质组可获得的词的数量和意义在基因组，基因甚至单个基因之间都不同。需要应对此类数据异质性的用户友好，准确的注释管道。先前的注释管道Braker1和Braker2分别使用RNA-Seq或蛋白质数据，但并非两者都使用。最近发布的Genemark-ETP进行了进一步的显着改进，整合了所有三种数据类型。我们在这里提出了基于Genemark-Etp和Augustus的Braker3管道，并使用Tsebra Combiner进一步提高了准确性。braker3使用短阅读RNA-Seq和大蛋白数据库的真核基因组中的蛋白质编码基因，以及针对靶标的迭代和专门学习的统计模型。，我们在目标物种蛋白质组与可用蛋白质组的相关性水平下基于11种基因组的新管道。Braker3优于Braker1和Braker2。平均成绩单级别的F1得分平均增加约20个百分点，而对于具有较大和复杂基因组的物种，差异最为明显。Braker3还胜过其他现有工具，Maker2，FunAntotate和Finder。Braker3的代码可在GitHub上获得，作为一个现成的Docker容器，可用于使用Docker或Singularity执行。总体而言，Braker3是真核基因组注释的准确，易于使用的工具。
braker3：使用RNA的完全自动基因组注释...
图1：Braker3管道的示意图。所需的输入是基因组序列，简短读取RNA-seq数据和蛋白质数据库。RNA-Seq数据可以以三种不同的形式提供：在序列读取存档中可用的库的ID（Leinonen等，2010），未对齐的读取或对齐的读取。如果给出了库ID，则Braker3使用SRA工具包（https://trace.ncbi.nlm.nih.gov/traces/traces/sra/sra/sra/sra.cgi?view=software）下载RAW RNA-SEQ，并使用HisAT2（Kim等，2019，2019年）与基因组对齐。使用多个库时也可以使用这些格式的组合。
braker3：使用RNA的完全自动基因组注释...
基因预测长期以来一直是生物信息学研究的活跃领域。仍然，大核基因组中的基因预测提出了一个挑战，必须通过新算法来解决。转录组和蛋白质组可获得的词的数量和意义在基因组，基因甚至单个基因之间都不同。需要应对此类数据异质性的用户友好，准确的注释管道。先前的注释管道Braker1和Braker2分别使用RNA-Seq或蛋白质数据，但并非两者都使用。最近发布的Genemark-ETP进行了进一步的显着改进，整合了所有三种数据类型。我们在这里提出了基于Genemark-Etp和Augustus的Braker3管道，并使用Tsebra Combiner进一步提高了准确性。braker3使用短阅读RNA-Seq和大蛋白数据库的真核基因组中的蛋白质编码基因，以及针对靶标的迭代和专门学习的统计模型。，我们在目标物种蛋白质组与可用蛋白质组的相关性水平下基于11种基因组的新管道。Braker3优于Braker1和Braker2。平均成绩单级别的F1得分平均增加约20个百分点，而对于具有较大和复杂基因组的物种，差异最为明显。Braker3还胜过其他现有工具，Maker2，FunAntotate和Finder。Braker3的代码可在GitHub上获得，作为一个现成的Docker容器，可用于使用Docker或Singularity执行。总体而言，Braker3是真核基因组注释的准确，易于使用的工具。
端到端的深度学习，具有基因预测的HMM
动机：超过25年，基于学习的真核基因预测因子是由隐藏的马尔可夫模型（HMM）驱动的，这些模型（HMMS）直接输入了DNA序列。最近，Holst等。与他们的程序直升机一起证明，可以通过将深度学习层与单独的HMM后处理器相结合，可以改善Ab Insi算真核基因预测的准确性。结果：我们提出了Tiberius，这是一种新型的基于深度学习的Ab Initio基因预测因子，端到端将卷积和长期的短期记忆层与可区分的HMM层整合在一起。Tiberius使用自定义基因预测损失，并接受了哺乳动物基因组预测的培训，并对人类和两个基因组进行了评估。它显着胜过现有的从头算法，在人类基因组的基因水平下达到62％的F1分数，而下一个最佳AB始于方法的F1得分为21％。在从头模式下，提比略（Tiberius）预测了三个人类基因中两个的外显子内结构，而没有误差。非常明显，即使是Tiberius的Ab从头算精度也匹配Braker3的原始精度，Braker3使用RNA-Seq数据和蛋白质数据库。Tiberius高度平行的模型是最新的基因预测方法，在2小时内处理人类基因组。可用性和实施：https：//github.com/gaius-augustus/tiberius contact：{lars.gabriel，mario.stanke}@uni-greifswald.de