PLEK
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최초 작성자
yhshin@insilicogen.com
- 최근 업데이트
Structured data
- Category
- Software
Table of Contents
Non-coding RNAs prediction tools : PLEK #
- PLEK : a tool for predicting long non-coding RNAs and messenger RNAs based on an improved k-mer scheme
- k-mer scheme + support vector machine (SVM) algorithm
- RNA-seq reads의 k-mer profile을 통해 lncRNA prediction
- NGS reads 가운데 특히 long reads인 PacBio 및 454 sequencing reads에 최적화 되어있음
원리 #
- 유전체 서열내 단백질로 코딩되는 유전자 영역의 서열상의 ATGC 조합의 구성과 단백질로 코딩 되지 않는 non-coding RNA의 서열상의 조합이 서로 상이함을 이용하여 이를 분석에 이용
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lncRNA prediction의 대표적인 tool인 CNCI의 3-mer의 nucleotide profile을 더 발전시켜 1~6mer의 k-mer 조합을 profiling하여 coding RNA와 non-coding RNA를 구분함
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Human의 GENCODE lncRNAs와 RefSeq mRNA를 대상으로 validation한 결과 90%이상의 정확도를 나타냈으며, 기존의 CNCI와의 비교에서도 좋은 결과를 보임.
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속도면에서 매우 빠른 분석을 자랑하며, Indel이 많은 서열의 경우 정확도가 안정적으로 유지됨.
분석 방법 #
1. INSTALLATION #
Pre-requisite: #
1. Linux
2. C/C++ compiler (i.e. gcc, g++)
3. Python 2.5.0 or later versions (http://www.python.org/ )
Steps: #
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Download PLEK.1.2.tar.gz from https://sourceforge.net/projects/plek/files/ and decompress it.
$ tar zvxf PLEK.1.2.tar.gz
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Compile PLEK.
$ cd PLEK.1.2 $ python PLEK_setup.py
2. USAGE #
python PLEK.py -fasta fasta_file -out output_file -thread number_of_threads -minlength min_length_of_sequence -isoutmsg 0_or_1 -isrmtempfile 0_or_1
Examples:
1. $ python PLEK.py -fasta PLEK_test.fa -out predicted -thread 10
2. $ python PLEK.py -fasta PLEK_test.fa -out predicted -thread 10 -minlength 150
참고문헌 #
- Aimin Li, Junying Zhang, Zhongyin Zhou PLEK: a tool for predicting long non-coding RNAs and messenger RNAs based on an improved k-mer scheme BMC Bioinformatics. 2014; 15(1): 311 (http://www.biomedcentral.com/1471-2105/15/311)
Suggested Pages #
- 0.025 MapSplice
- 0.025 cDNA
- 0.025 blast
- 0.025 Whole-Genome transcriptome map
- 0.025 GSNAP
- 0.025 Reference genome
- 0.025 microarray
- 0.025 TopHat
- 0.025 exon
- 0.025 cutfflinks
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