多序列比对

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文章数：5篇

蛋白质结构预测

Nature子刊：构建出远超AlphaFold2精度的蛋白质互作结构

蛋白质结构预测一直是生物信息学领域的重要研究课题。近日，新加坡国立大学和美国密歇根大学研究人员在Nature Methods发表最新研究，开发出两款基于AI的蛋白质互作结构预测软件，DeepMSA2通过利用递推动态规划和隐马尔科夫模型算法，可从海量宏基因组序列库中快速提取高质量的MSA数据；而DMFold算法可高效构建蛋白质复合物的三维结构，其精度远超AlphaFold2，值得关注。

蛋白质结构预测机器学习研究论文基础研究宏基因组

iMeta：国内团队发布使用PhyloSuite进行分子系统发育及系统发育树的统计分析

本文主要介绍并演示使用 PhyloSuite 进行分子系统发育树重建的所有步骤以及最新开发的11种基于树文件的统计分析功能，包括介绍每一个步骤的背景信息（what）、执行该步骤的原因（why）和具体操作流程（how）。旨在帮助初学者快速入门（多基因联合）系统发育分析，同时提升使用者的分析效率。

注释连接 iTOL 基因座多序列比对

宁康等：利用同源序列解码菌群生态位关联，准确预测靶向蛋白结构

近期，华中科技大学宁康团队与合作者在PNAS发表研究。作者假设微生物生态位和蛋白质家族之间存在固有的进化联系，可用于构建精确的多序列比对（MSAs）。为了检验这个假设，作者建立了一个包含42.5亿个序列的四个主要生物群落的模型库，开发了一个名为MetaSource的机器学习模型来预测目标蛋白质的源生物群落，其可以显著提高联系图和3D结构模型的准确性，同时使用少于三倍以上的计算机内存和CPU时间。研究的结果验证了重要的生物组-序列-Pfam关联，这可以为基于菌群的蛋白质结构和功能预测的靶向方法提供更高的效率和有效性。

菌群蛋白质结构预测深度学习多序列比对蛋白质同源家族

生物信息学工具

分析菌群基因水平转移的信息学工具

《Microbiome》近期发表的研究介绍了一种新的生物信息学分析工具——MetaCHIP，可以在不依赖于参考基因组的情况下，用于宏基因组测序数据分析，探索群落水平上的水平基因转移事件。

生物信息学工具基因水平转移 Bioinformatics HGT identification horizontal gene transfer

系统发生学

Nature子刊：依据细菌共有单拷贝蛋白构建新的生命之树

16S rRNA基因是现有细菌分类系统的基石。这个仅以单基因核酸差异构建的细菌生命之树并非尽善尽美。Nature Biotechnology上面的一篇报道，将单基因分类系统扩展到120个细菌共有单拷贝蛋白质，在大量氨基酸水平差异的基础上构建新的分类系统（命名为GTDB），大幅修正了现有的细菌生命之树。

系统发生学 16S rRNA 基因分类多序列比对