Prodigal: prokaryotic gene recognition and translation initiation site identification

基因预测 假阳性悖论 基因 注释 鉴定(生物学) 基因组 计算机科学 基因注释 翻译(生物学) 计算生物学 DNA微阵列 真核翻译 数据挖掘 遗传学 生物 人工智能 基因表达 信使核糖核酸 植物
作者
Doreene R. Hyatt,Gwo-Liang Chen,Philip LoCascio,Miriam Land,Frank W. Larimer,Loren Hauser
出处
期刊:BMC Bioinformatics [BioMed Central]
卷期号:11 (1) 被引量:8148
标识
DOI:10.1186/1471-2105-11-119
摘要

The quality of automated gene prediction in microbial organisms has improved steadily over the past decade, but there is still room for improvement. Increasing the number of correct identifications, both of genes and of the translation initiation sites for each gene, and reducing the overall number of false positives, are all desirable goals.With our years of experience in manually curating genomes for the Joint Genome Institute, we developed a new gene prediction algorithm called Prodigal (PROkaryotic DYnamic programming Gene-finding ALgorithm). With Prodigal, we focused specifically on the three goals of improved gene structure prediction, improved translation initiation site recognition, and reduced false positives. We compared the results of Prodigal to existing gene-finding methods to demonstrate that it met each of these objectives.We built a fast, lightweight, open source gene prediction program called Prodigal http://compbio.ornl.gov/prodigal/. Prodigal achieved good results compared to existing methods, and we believe it will be a valuable asset to automated microbial annotation pipelines.
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