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KEGG tools for classification and analysis of viral proteins

小桶 基因组 计算生物学 生物 基因 遗传学 基因本体论 基因表达
作者
Zhao Jin,Yoko Sato,Masayuki Kawashima,Minoru Kanehisa
出处
期刊:Protein Science [Wiley]
卷期号:32 (12): e4820-e4820 被引量:55
标识
DOI:10.1002/pro.4820
摘要

The KEGG database and analysis tools (https://www.kegg.jp) have been developed mostly for understanding genes and genomes of cellular organisms. The KO (KEGG Orthology) dataset, which is a collection of functional orthologs, plays the role of linking genes in the genome to pathways and other molecular networks, enabling KEGG mapping to uncover hidden features in the genome. Although viruses were part of KEGG for some time, they were not fully integrated in the KEGG analysis tools, because the KO assignment rate is very low for virus genes. To supplement KOs a new dataset named virus ortholog clusters (VOCs) is computationally generated, covering 90% of viral proteins in KEGG. VOCs can be used, in place of KOs, for taxonomy mapping to uncover relationships of sequence similarity groups and taxonomic groups and for identifying conserved gene orders in virus genomes. Furthermore, selected VOCs are used to define tentative KOs for characterizing protein functions. Here an overview of KEGG tools is presented focusing on these extensions for viral protein analysis.

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