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World File Search SystemGTDB
RNA语言模型预测提高RNA功能的突变
结构化的RNA位于许多中心生物学过程的核心，从基因表达到催化。RNA结构预测由于缺乏与有机体表型相关的高质量参考数据而无法为RNA功能提供的，因此无法进行预测。我们提出了石榴石（GTDB获得了带有环境温度的RNA），这是一个固定在基因组分类数据库（GTDB）的RNA结构和功能分析的新数据库。石榴石将RNA序列与GTDB参考生物的实验和预测的最佳生长温度联系起来。使用石榴石，我们开发了序列和结构感知的RNA生成模型，重叠的三重态Tokeni-Zation为GPT样模型提供了最佳的编码。在石榴石和这些RNA生成模型中利用高嗜热RNA，我们确定了核糖体RNA中的突变，这些突变赋予了赋予大肠杆菌核糖体的热稳定性。此处介绍的GTDB衍生的数据和深度学习模型为理解RNA序列，结构和功能之间的连接提供了基础。
服务指南PACBIO REVIO 16S
所有样本中都包含分析，并且提供了RAW HIFI读取数据，以供客户更喜欢进行自己的分析。PACBIO HIFI全长16S数据使用QIIME2和DADA2进行质量过滤，并“将”“变形”到高质量扩增子单个变体（ASV）。ASV分类采用两种方法：针对基因组分类学数据库（GTDB R207）的共识一致性分类（使用VSEARZERCH）高一致性，以及使用三个数据库的基于贝叶斯的基于机器学习的分类（DADA2），使用三个数据库：GTDB R207，SILVA R207，SILVA RRNA DATABASE（v138）由核糖体数据库项目（RDP）补充，以更好地分类低充足的ASV。
dfast_qc
动机：基因组数据的准确分类学分配在各种生物数据库中至关重要。近年来提交的基因组迅速增加，确保精确的分类对于维持数据库完整性很重要。标签错误的基因组可能会使研究人员混淆，阻碍分析并产生错误的结果。因此，对于计算有效的工具的迫切需要，可以确保将数据存储到基因组数据库中的准确分类分类。结果：在这里，我们介绍了基于NCBI和GTDB分类法的原核基因组的质量控制和分类分类工具。我们针对NCBI分类学分配了DFAST_QC的表现，显示出与它们的高度一致性。我们的结果表明，DFAST_QC与NCBI分类学分类达到了很高的一致性。可用性和实现：dfast_qc在Python中实现，并且可以作为Web服务（https://dfast.ddbj.nig.ac.ac.jp/dqc）和独立命令行工具提供。源代码可在GPLV3许可证下获得：https：//github.com/nigyta/dfast_qc，并且Conda软件包也可从Bioconda获得。GitHub（https://github.com/mohamed-elmanzalawi/dfast_qc_benchmark）公开可用用于基准测试过程的数据和脚本。联系人：yt@nig.ac.jp补充信息：补充数据可在BioInformatics Online获得。
长度16S- ITS-23S rRNA操纵子序列
收到2024年2月2日； 2024年5月7日接受；于2024年6月7日发布：1 Doherty应用微生物基因组学，微生物学和免疫学系，墨尔本大学Peter Doherty感染与免疫学研究所，792 Elizabeth Street，Melbourne VIC 3000，澳大利亚澳大利亚墨尔本街792号； 2爱尔兰科克摩尔帕克的Teagasc食品研究中心； 3爱尔兰科克大学科克大学科克大学科克大学的APC微生物组和微生物学院； 4 Vistamilk SFI研究中心，爱尔兰科克Teagasc Moorepark。*信件：John G. Kenny，John。Kenny@teagasc。IE关键字：Amplicons;数据库;长阅读测序；微生物组；纳米孔； rRNA。缩写：COV，变异系数； ESV，精确的序列变体； Grond，基因组衍生的核糖体操纵子数据库； GTDB，基因组分类数据库； IQR，四分位数范围；它的内部转录垫片； NR，非冗余； ONT，牛津纳米孔技术； RRN，16S-ITS-23S rRNA操纵子； rRNA，核糖体RNA； SD，标准偏差； Taxlca，集群中所有序列的最低祖先； Taxmaj，最低的分类学等级，其中所有序列中的所有序列都具有简单的多数协议； Taxrep，集群代表序列的源基因组分类学； UMIS，唯一的分子标识符。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。本文的在线版本可以使用两个补充表。001255©2024作者
互动树生命树Itol v6
摘要生命之树（https://itol.embl.de）是用于管理，显示，注释和操纵系统发育和其他树木的在线工具。它是可以自由的，可以向E viry开放。Itol v ersion 6引入了现代化且完全重写的用户界面以及许多新功能。已经引入了一种新的数据集类型（彩色 /标记的范围），大大升级了先前的简单彩色范围注释函数的功能。对几个现有数据集T ypes实现了其他注释选项。DAT ASET模板文件现在通过子字符串匹配（包括完整的正则表达支持）来支持对多个树节点的简单分配。节点MET ADAT ADAT已大大扩展了处理，没有V el distai y和e Xporting选项，并且不能进行交互性编辑或通过注释文件进行更新。可以使用多个同时的字体样式显示树标签，并具有精确的定位，大小和单个标签零件的大小。实施了各种散装标签编辑功能，简化了所有树节点标签的大规模更改。ITOL的自动税收分配功能现在还基于基因组税元数据库（GTDB）支持树，此外NCBI税收税也是如此。可选的用户帐户页面的功能已扩展，简化了项目和树木的管理，导航和共享。ITOL目前从> 130 0 0 0单个用户帐户中处理超过一百万棵树。
词典：对数百万...
与基因组数据库的一致性是生物信息学的基本操作，被BLAST推广了12。但是，测序的微生物基因组的速率持续增加，现在有13个数据集，现在数百万的数据集远远超出了现有的对齐工具的能力。我们14引入了词典，这是一种核苷酸序列比对工具，用于有效查询中度长度15个序列（> 500 bp），例如基因，质粒或长期读取数百万个原核生物16基因组。关键创新是构造一小部分探针K -Mers（例如n = 40,000）17“窗口覆盖”整个数据库的索引，从某种意义上说，每18个数据库基因组的每500 bp窗口都包含多个种子k -mers，每个k -mers每个都带有一个带有一个探针的共享前缀。19存储这些种子，并由他们同意的探针索引，在层次索引中可以实现20个快速和低内存可变长度匹配，伪有序，然后完全对齐。我们21表明，词典比BlastN能够与更高的灵敏度保持一致，因为查询≥1kb的查询差异从90％降至80％，然后在Small（GTDB）和大23（Allthebacteria和GenBank+GenBank+Repeq）数据库上基准基准。我们表明，与最先进的方法相比，词典词法可以达到更高的24个灵敏度，速度和较低的记忆。对25个基因的比对与来自Genbank和Refseq的234万个原核生物基因组的比对需要36秒26（稀有基因）至15分钟（16S rRNA基因）。词典MAP以标准格式27产生输出，其中包括BLAST的输出，可在MIT许可证28 https://github.com/shenwei356/lexicmap上获得。29 div>
metagenomickg：元基因组应用的知识图
动机：微生物群落中的庞大的体积和种类的基因组含量使宏基因组学成为丰富的生物医学知识的领域。为了穿越这些复杂的社区及其众多的未知数，宏基因组学通常取决于不同的参考数据库，例如基因组分类数据库（GTDB），基因和基因组（KEGG）的京都百科全书（KEGG）以及细菌和病毒生物影响中心（BV-BRC），以便各种分析。这些数据库对于微生物群落的遗传和功能注释至关重要。尽管如此，这些数据库的命名法或标识符不一致提出了有效整合，表示和利用的挑战。知识图（kgs）通过将生物学实体及其相互关系组织到凝聚力网络中提供了适当的解决方案。图形结构不仅促进了隐藏模式的揭幕，而且还通过更深入的见解丰富了我们的生物学理解。尽管KG在各种生物医学领域都表现出了潜力，但它们在宏基因组学中的应用仍未得到充实。结果：我们介绍了元素元，这是一个专门针对宏基因组分析的新知识图。metagenomickg从广泛使用的数据库中整合了与广泛使用的数据库的分类学，功能和发病机理相关的信息，并将这些信息与已建立的生物医学知识图联系起来，以扩大生物学联系。通过几种用例，我们证明了它在微生物和疾病之间的关系，生成特定于样品的图形嵌入并提供可靠的病原体预测方面的假设产生的实用性。可用性和实现：构建Metagenomickg和复制所有分析的源代码和技术详细信息，请访问github：https：//github.com/koslickilab/metagenomickg。我们还托管了一个neo4j实例：http：//mkg.cse.psu.edu：7474用于访问和查询此图。联系人：dmk333@psu.edu补充信息：在线生物信息学上获得。
使用全原子模拟和人工智能发现新的淀粉样蛋白样肽
微生物组革命移动了微生物学家的守门柱。几个世纪以来，微生物学一直在理解相对少量的微生物上。这些模型物种是因为它们对健康，环境，工业的重要性，或仅仅是因为该物种易于使用。微生物学家在整个分子，遗传和基因组旋转中保持了关注，但是宏基因组革命使得不可能忽略我们世界各个方面发现的成千上万种研究的物种（DeWhirst等人。2010; Quast等。2013; Parks等。2018）。微生物组的科学崛起令人兴奋，但它给微生物学带来了巨大的实践挑战。如果只花了几个世纪的时间才能学习几种模型物种的细节，我们如何才能理解成千上万的新发现物种？为了说明研究研究的数据的匮乏，我们进行了文献计量分析，以提出微生物学研究的不均匀分布。GTDB数据库的版本202（Parks等人2022）包括43,409种独特的物种，我们计算了参考标题或摘要中每个物种的PubMed文章数量。结果严重偏斜。几乎74％的已知物种从来都不是科学出版物的主题 - 这些是未研究的细菌（图1A）。即使在研究的物种中（至少有一个出版物），所有文章中的50％仅指十种物种（图1b）。因此，我们的知识密度（我们每个物种所学的数量）实际上正在减少。所有细菌学文章中有90％以上研究的物种的研究不足1％，从而产生了细小的微生物的“长尾巴”。科学企业正在扩大，每年科学家发表的论文比久违的年份（国家科学基金会和国家科学委员会2021年）多4-5％。很容易想到，科学产量的增加将克服微生物的长尾巴，也就是说，科学家最终将四处研究每个物种。不幸的是，每年发现的物种数量超过了科学产出的增加（图1C）。在1990 - 2020年之间，每个研究的细菌种类发表的论文数量降低了60％（图1D）。当我们的很多理解来自少量的小动物时，我们对细菌多样性的看法就会有偏见。微生物学家杰弗里·格拉尼克（Jeffery Gralnick）曾经打趣说：“大肠杆菌是大肠杆菌的伟大模型生物。”格拉尼克（Gralnick）的评论提到在Shewanella Oneidensis的TCA周期中发现异常（相对于大肠杆菌）（Brutinel and Gralnick 2012）。尽管Oneidensis链球菌的引用减少了201倍，但可以说不是一个研究的物种。我们的分析将其排名为研究最多的细菌，在所有物种中排名前2.17％。即使是格拉尼克上述论文的简介也将S. oneidensis表示为“模型环境有机体”。如果在微生物2％之外发现了S. Oneidensis的TCA周期等差异，请想象其他98％的微生物中的多样性。微生物学家如何赶上爆炸的生命树？我们提出了两个宏伟的挑战，以培训一代可以解决微生物世界多样性的微生物学家。首先，我们需要采用多因素实验设计。一次进行一次研究的物种，菌株，基因，环境，压力源和表型。统计学家已经教导了数十年来，最有效，最强大的实验设计同时改变了多个因素，然后对效果进行解析
什么是元基因组学中的binning
宏基因组学是对直接从土壤，水和肠道含量等环境样品中提取的遗传物质的研究，而无需隔离单个生物。该领域使用宏基因组学框来根据相似性将DNA序列分为组。目标是将这些序列分配给其相应的微生物或分类群，从而更深入地了解样本中的微生物多样性和功能。计算方法（例如序列相似性，组成和其他特征）用于分组。宏基因组学的方法包括：基于序列组成的binning，它分析了不同基因组中的不同模式；基于覆盖范围的binning，它使用测序深度将分组读取为垃圾箱；混合式分子，结合了两种方法以提高准确性；基于聚类的封装，可用于高基因组多样性数据集；和基于机器学习的封装，需要带注释的参考基因组进行培训。每种方法都有其优势和局限性，其选择取决于特定的元基因组数据集和研究问题。宏基因组学箱很复杂。2017年，本教程将涵盖元基因组式融合工具，以及咖啡发酵生态系统和metabat 2算法metabat的数据生成MAGS，可以轻松地与下游分析和工具集成，例如分类学注释和功能预测。已经对六个样本进行了测序，生成了6个用于咖啡发酵系统的原始数据集。2。宏基因组套件是分析复杂的微生物群落的关键步骤，但面临着几个挑战，包括水平基因转移污染危险嵌合序列和Maxbin Metabat mycc mycc mycc groopm groopm metawrap anvi'o semibin of de nove bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin的物种计算工具中的物种计算工具中的应变变化，例如已显示出高度准确的有效扩展和用户友好的基准研究发现，Metabat 2在准确性和计算效率方面都优于其他替代方案，以提供有关宏基因组学软件的更多信息，请参见Sczyrba等。使用Illumina MiSeq全基因组测序进行了六次颞枪i弹枪元基因组研究，以全面分析咖啡微生物组的结构和功能。我们基于这些现实世界数据为本教程创建了模拟数据集。我们将介绍本教程中的以下主题：准备分析历史记录和数据，将metabat 2运行到bin元基因组测序数据。要运行binning，我们首先需要将数据纳入Galaxy，任何分析都应具有自己独特的历史记录。让我们通过单击历史记录面板的顶部创建一个新的历史记录并重命名它。要将序列读取数据上传到星系中，您可以直接从计算机导入它，也可以使用这些链接从Zenodo或数据库中获取它：等等。首先，创建一个名为GTN的文件夹 - 带有主题名称和教程名称的子文件夹的材料。选择所需的文件要从顶部附近的下拉菜单中导入。3。通过在弹出窗口中选择“选择历史记录”，选择要导入数据（或创建新数据）的历史记录。通过重命名示例名称的读取对创建配对集合，然后按照以下步骤：检查所有要包含的数据集，并通过单击“数据集对构建列表”来构建数据集对列表。将未配对的前进和反向读取文本更改为每对的常见选择器。单击“配对这些数据集”以进行有效的前进和反向对。输入一个集合名称，然后单击“创建列表”以构建集合。binning有几个挑战，包括高复杂性，碎片序列，不均匀的覆盖率，不完整或部分基因组，水平基因转移，嵌合序列，应变变异和开放图像1：binning。在本教程中，我们将通过Galaxy使用Metabat 2（Kang等，2019）来学习如何键入元基因组。metabat是“基于丰度和四核苷酸频率的元基因组binning的工具”，该工具将shot弹枪元基因组序列组装到微生物群落中。它使用基因组丰度和四核苷酸频率的经验概率距离来达到98％的精度，并在应变水平下以281个接近完全独特的基因组为准。我们将使用上传的汇编FastA文件作为Metabat的输入，为简单起见保留默认参数。设置为“否”。在输出选项中，“垃圾箱的最小尺寸作为输出”设置为200000。对于ERR2231567样品，有6个箱子，将167个序列分类为第二箱。手：1。4。该工具将在Galaxy版本1.2.9+Galaxy0中使用这些参数：“包含重叠群的Fasta文件”汇编FASTA文件； “考虑融合的良好重叠群的百分比”设置为95； “ binning边缘的最低分数”为60； “每个节点的最大边数”为200； “构建TNF图的TNF概率截止”为0；和“关闭丢失还是小重叠的额外的押金？”The output files generated by MetaBAT 2 include (some are optional and not produced unless required): - Final set of genome bins in FASTA format (.fa) - Summary file with info on each genome bin, including length, completeness, contamination, and taxonomy classification (.txt) - File with mapping results showing contig assignment to a genome bin (.bam) - File containing abundance estimation of each genome bin （.txt） - 每个基因组bin（.txt）的覆盖曲线的文件 - 每个基因组bin的核苷酸组成（.txt） - 文件具有每个基因组bin（.faa）的预测基因序列（.faa）的基因序列，可以进一步分析和用于下游应用，例如功能性注释，相比的植物组合和化学分析，并可以用于下游应用。去复制是识别基因组列表中“相同”的基因组集的过程，并从每个冗余集中删除除“最佳”基因组之外的所有基因组。在重要概念中讨论了相似性阈值以及如何确定最佳基因组。基因组去复制的常见用途是元基因组数据的单个组装，尤其是当从多个样本中组装简短读数时（“共同组装”）。这可能会导致由于组合类似菌株而导致碎片组件。执行共同组装以捕获低丰度微生物。另一种选择是分别组装每个样品，然后去重新复制箱以创建最终的基因组集。metabat 2不会明确执行放松，而是通过利用读取覆盖范围，样品差异覆盖范围和序列组成来提高构架准确性。DREP等工具的设计用于宏基因组学中的复制，旨在保留一组代表性的基因组，以改善下游分析。评估：DREP评估集群中每个基因组的质量，考虑到完整性，污染和应变异质性等因素。基因组选择：在每个群集中，DREP根据用户定义的标准选择代表性基因组。该代表性基因组被认为是群集的“翻译”版本。放松输出：输出包括有关消除基因组的信息，包括身份，完整性和污染。用户可以选择基因组相似性的阈值，以控制删除水平。使用您喜欢的汇编程序分别组装每个样本。bin每个组件分别使用您喜欢的Binner。bin使用您喜欢的Binner共同组装。5。将所有组件中的垃圾箱拉在一起，然后在它们上运行DREP。6。在解复的基因组列表上执行下游分析。检查质量：1。一旦完成，必须检查其质量。2。可以使用CheckM（Parks等，2015）评估binning结果，这是一种用于元基因组学框的软件工具。3。2。检查通过将基因组仓与通用单拷贝标记基因进行比较，评估了基因组仓的完整性和污染。宏基因组学：1。宏基因组学将DNA碎片从混合群落分离为单个垃圾箱，每个垃圾箱代表一个独特的基因组。checkm估计每个基因组箱的完整性（存在的通用单拷贝标记基因集的总数）和污染（在一个以上bin中发现的标记基因的百分比）。关键功能：1。基因组完整性的估计：CheckM使用通用单拷贝标记基因来估计回收基因组的比例。2。基因组污染的估计：CHECKM估计多个箱中存在的标记基因的百分比，表明来自多种生物的潜在DNA。3。识别潜在的杂料：CheckM基于基因组的标记基因分布来识别杂种。4。结果的可视化：CheckM生成图和表，以可视化基因组垃圾箱的完整性，污染和质量指标，从而使解释更加容易。checkm也可以根据与不同分类学组相关的特定标记基因（例如sineage_wf：评估使用谱系特异性标记集对基因组垃圾箱的完整性和污染）进行分类分类的基因组分类。checkm lineage_wf工作流使用标记基因和分类信息的参考数据库来对不同分类学水平的基因组垃圾箱进行分类。来源：-Turaev，D。，＆Rattei，T。（2016）。（2014）。使用metabat 2的元基因组重叠群构造教程强调了选择最合适的binning工具的重要性。不同的方法具有不同的优势和局限性，具体取决于所分析的数据类型。通过比较多种封装技术，研究人员可以提高基因组融合的精度和准确性。可用于元基因组数据，包括基于参考的，基于聚类的混合方法和机器学习。每种方法都有其优点和缺点，从而根据研究问题和数据特征使选择过程至关重要。比较多种封装方法的结果有助于确定特定研究的最准确和最可靠的方法。在完整性，污染和应变异质性方面评估所得垃圾箱的质量至关重要。另外，比较已识别基因组的组成和功能谱可以提供有价值的见解。通过仔细选择和比较binning方法，研究人员可以提高基因组箱的质量和可靠性。这最终导致对微生物群落在各种环境中的功能和生态作用有了更好的了解。微生物群落系统生物学的高清晰度：宏基因组学以基因组为中心和应变分辨。- Quince，C.，Walker，A。W.，Simpson，J。T.，Loman，N。J.，＆Segata，N。（2017）。shot弹枪宏基因组学，从采样到分析。-Wang，J。和Jia，H。（2016）。元基因组范围的关联研究：微生物组细化。-Kingma，D。P.和Welling，M。（2014年）。自动编码变分贝叶斯。-Nielsen，H。B.等。鉴定和组装基因组和复杂元基因组样品中的遗传因素，而无需使用参考基因组。-Teeling，H.，Meyerdierks，A.，Bauer，M.，Amann，R。，＆Glöckner，F。O.（2004）。将四核苷酸频率应用于基因组片段的分配。-Alneberg，J。等。（2014）。通过覆盖范围和组成的结合元基因组重叠群。-Albertsen，M。等。（2013）。通过多个元基因组的差异覆盖层获得的稀有，未培养细菌的基因组序列。-Kang，D.D.，Froula，J.，Egan，R。，＆Wang，Z。（2015）。metabat，一种有效的工具，用于准确地重建来自复杂微生物群落的单个基因组。simmons b a和singer s w提出了一种新算法，称为Maxbin 2.0，用于2016年生物信息学期刊中多个元基因组数据集的binning基因组。此外，Kang等人开发了Metabat 2，一种自适应binning算法，该算法于2019年在Peerj发表。PlazaOñate等人引入了MSPMiner，这是一种从shot弹枪元基因组数据重建微生物泛元组的工具，如2019年的生物信息学报道。Other studies like those of Lin and Liao, Chatterji et al, Parks et al, Pasolli et al, Almeida et al, Brooks et al, Sczyrba et al, Qin et al, Bowers et al, Sieber et al, Cleary et al, Huttenhower et al, Saeed et al, and Pride et al have also contributed to the development of metagenomics tools and approaches for genome recovery.这些发现表明，宏基因组分析和计算方法的最新进展使研究人员能够从环境样本中恢复几乎完整的基因组。本文讨论了有关宏基因组学的各种研究，这是对特定环境中多种生物的遗传物质的研究。研究集中于人类肠道微生物组及其在不同人群和年龄之间的组成。引用了几篇论文，其中包括Chen等人的论文。（2020），他开发了一种从宏基因组获得准确而完整的基因组的方法。Daubin等人的另一篇论文。（2003）探讨了细菌基因组中侧向转移基因的来源。本文还提到了有关人肠道微生物组的研究，包括Schloissnig等人的工作。（2013），他绘制了人类肠道微生物组的基因组变异景观。Yatsunenko等。 （2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。 此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。 （2017）和Ferretti等。 （2018）。 本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。 最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。 （2019）。 以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。Yatsunenko等。（2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。（2017）和Ferretti等。（2018）。本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。（2019）。以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。释义旨在保留原始文章的主要思想和发现，同时以更简洁和易于访问的方式介绍它们。1。**聚类**：一种用于将相似数据点分组在一起的算法，应用于基于Web的数据。2。** art **：用于下一代测序的模拟器可以模仿现实世界数据。3。** metaspades **：一种可以从混合微生物群落中重建基因组的宏基因组组装子。4。** minimap2 **：一种以高精度和速度对齐核苷酸序列的工具。5。** blat **：用于比较基因组序列的爆炸样比对工具。6。** Circos **：用于比较基因组学的可视化工具，用于显示多个基因组之间的关系。7。**高通量ANI分析**：使用平均核苷酸同一性（ANI）指标估算原核基因组之间距离的方法。8。** checkm **：一种评估微生物基因组完整性和污染的工具。9。** BLAST+**：具有改进功能和用户界面的BLAST算法的更新版本。10。** mash **：使用Minhash估算基因组或元基因组距离的工具。11。**浪子**：原核基因组的基因识别和翻译起始位点识别工具。12。** InterPro 2019 **：蛋白质序列注释的InterPro数据库的更新，具有改进的覆盖范围和访问功能。13。14。15。16。**控制虚假发现率**：一种用于管理生物信息学研究中多种假设检验的统计方法。** checkv **：一种用于评估元基因组组装的病毒基因组质量的工具。**使用深度学习从宏基因组数据中识别病毒**：使用机器学习从混合微生物群落中检测病毒的研究。**标准化的细菌分类法**：基于基因组系统发育的细菌进行分类的新框架，该细菌修改了生命之树。17。** gtdb-tk **：一种用于与基因组分类学数据库（GTDB）分类的工具包。18。** iq-Tree **：使用快速有效算法估算最大可能的系统发育的工具。这些摘要概述了生物信息学和基因组学领域的各种研究文章，突出显示了与序列比对，组装，注释和系统发育有关的工具，方法和研究。最新的多个序列对齐软件的进步显着提高了D. M. Mafft版本7，Modelfinder，Astral-III，UFBOOT2，Life V4和APE 5.0等工具的性能和可用性。这些工具通过引入新颖特征，例如快速模型选择，多项式时间种树重建，超快的自举近似和交互式可视化来提高系统发育估计值的准确性。这些软件包的整合已简化了构建进化树的过程，使研究人员可以更轻松地探索复杂的系统发育关系。