ParaAT
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ParaAT #
ParaAT는 생물의 homolog들에 대한 대용량의 단백질 코딩 염기서열 유사성 비교 프로그램이다. Homolog에 대한 reading frame 염기서열 및 단백질 서열을 기반으로 서열 유사성 검사가 가능하다는 점에서 분석의 정확성이 타 alignment 프로그램에 비해 좋다는 장점이 있으며, 병렬처리 및 multi-threading을 통해 분석시간을 줄여 준다. 프로그램의 특징은 결과물로써 [KaKs_calculator] [2]을 이용한 KaKs 계산이 한 번의 실행으로 가능하며 .paml, .codon, .clustal과 같은 sequence alignment 결과물을 이용해 이후 계통수 분석(phylogenetic tree) 등에 바로 활용이 가능하다는 점이다.
특징 #
- Multi-threading을 이용한 병렬처리가 가능하다. -> 분석시간 감소
<그림1. 병렬처리에 의한 computing time 감소 경향>
-
단백질 서열을 가이드로 homolog 염기서열간 유사성 검사에 활용한다. -> 정확성 증가
-
분석 파이프라인에 KaKs_Calculator 포함한다. -> 분석 편의성
필요 프로그램 및 설치 #
사전설치
설치방법
(perl script를 제공하며 별도의 설치는 필요 없음)
- [ParaAT] [1] 다운로드
- 디렉토리 내 Epal2nal.pl 및 ParaAT.pl 실행파일로 변환
$ chmod +x Epal2nal.pl
$ chmod +x ParaAT.pl
- /usr/bin과 같은 사용자가 어떤 경로에서도 사욜할 수 있는 곳으로 링크 혹은 복사
분석방법 #
1. 입력파일 #
- Homolog pair(텝으로 구분, 한번의 분석에 사용될 쌍은 줄 넘김으로 구분)
- Homolog의 reading frame 염기서열(.fasta)
- Homolog의 아미노산서열(.fasta)
- 분석에 사용할 Processor의 수가 입력된 파일(proc)
* Homolog pair, homolog의 reading frame 염기서열, homolog의 아미노산서열의 ID는 동일 해야한다.
입력파일 포맷
Homolog1[텝구분]Homolog2
.
.
.
Homolog reading frame FASTA
>Homolog1
ATG....
>Homolog2
ATG....
Homolog reading frame amino acid FASTA
>Homolog1
M....
>Homolog2
M....
processor file(30개의 processor 사용 시)
30
2. 실행(커맨드) #
$ ParaAT.pl –h (homolog pair file) \
-n (reading frame 염기서열 fasta) \
-a (reading frame 아미노산 fasta) \
-p (processor 개수 파일)
KaKs 분석을 함께 진행하는 경우([KaKs_Calculator] [2] 프로그램 필요, 모든 경로에서 사용할 수 있어야 함)
$ ParaAT.pl –h (homolog pair file) \
-n (reading frame 염기서열 fasta) \
-a (reading frame 아미노산 fasta) \
-p (processor 갯 수 파일) \
-kaks –f axt \
–o (output file)
alignment만 진행 하는 경우
$ ParaAT.pl –h (homolog pair file) \
-n (reading frame 염기서열 fasta) \
-a (reading frame 아미노산 fasta) \
-p (processor 갯 수 파일) \
–f axt|fasta|clustal|codon \
–o (output file)
3. 결과 #
-f axt -kaks 입력 시
axt file
kaks file
-f fasta|clustal|codon 입력 시 homolog pair간 alignment 결과 파일만 각 각의 포맷에 맞게 출력
ParaAT이용 분석 사례 #
- Comparative genomics reveals adaptive evolution of Asian tapeworm in switching to a new intermediate host. Shuai Wang et al. Nature Communications. 2016. URL