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日本語AIでPubMedを検索

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PubMedの提供する医学論文データベースを日本語で検索できます。AI(Deep Learning)を活用した機械翻訳エンジンにより、精度高く日本語へ翻訳された論文をご参照いただけます。
Bioinformatics.2020 Jul;btaa653. doi: 10.1093/bioinformatics/btaa653.Epub 2020-07-19.

ampir: 抗菌ペプチドのゲノムワイドな高速予測のためのRパッケージ

ampir: an R package for fast genome-wide prediction of antimicrobial peptides.

  • Legana C H W Fingerhut
  • David J Miller
  • Jan M Strugnell
  • Norelle L Daly
  • Ira R Cooke
PMID: 32683445 DOI: 10.1093/bioinformatics/btaa653.

抄録

サマリー:

抗菌ペプチド(AMP)は、病原体から身を守り、マイクロバイオームを制御する自然免疫システムの重要な構成要素であり、医薬品研究の有望なターゲットである。機械学習に基づく計算ツールは、新規なAMPをコードする遺伝子の発見を支援する可能性を秘めているが、既存のアプローチはゲノムワイドなスキャンに対応していない。このようなゲノムワイドなAMPの発見を容易にするために、我々は高速かつ正確なAMP分類フレームワーク、AMPirを開発しました。ampirはハイスループットを目指して設計されており、既存のバイオインフォマティクスパイプラインとの統合性が高く、全ゲノムデータに適用した場合、既存の手法よりもはるかに高い分類精度を有しています。

SUMMARY: Antimicrobial peptides (AMPs) are key components of the innate immune system that protect against pathogens, regulate the microbiome, and are promising targets for pharmaceutical research. Computational tools based on machine learning have the potential to aid discovery of genes encoding novel AMPs but existing approaches are not designed for genome-wide scans. To facilitate such genome-wide discovery of AMPs we developed a fast and accurate AMP classification framework, ampir. ampir is designed for high throughput, integrates well with existing bioinformatics pipelines, and has much higher classification accuracy than existing methods when applied to whole genome data.

利用可能性と実装:

ampirは主にRで実装されており、C++で書かれたコアとなる特徴量の計算手法を備えています。リリース版はCRAN経由で入手可能で、すべての主要なオペレーティングシステムで動作します。開発版は https://github.com/legana/ampir で保守されています。

AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: ampir is implemented primarily in R with core feature calculation methods written in C ++. Release versions are available via CRAN and work on all major operating systems. The development version is maintained at https://github.com/legana/ampir.

補足情報:

補足データは、Bioinformatics onlineおよびhttps://github.com/legana/amp_pub で入手可能です。

SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online and at https://github.com/legana/amp_pub.

© The Author(s) (2020). Published by Oxford University Press. All rights reserved. For Permissions, please email: journals.permissions@oup.com.