Heuristic Mining of Hierarchical Genotypes and Accessory Genome Loci in Bacterial Populations

Natasha Pavlovikj; Joao Carlos Gomes-Neto; Andrew K. Benson

doi:10.3791/63115

JoVE Journal
Genetics

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JoVE Journal Genetics

Heuristic Mining of Hierarchical Genotypes and Accessory Genome Loci in Bacterial Populations

细菌种群中分层基因型和辅助基因组位点的启发式挖掘

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08:03 min

December 7, 2021

DOI: 10.3791/63115-v

Natasha Pavlovikj*¹, Joao Carlos Gomes-Neto*^2,3, Andrew K. Benson^2,3

¹Department of Computer Science and Engineering,University of Nebraska-Lincoln, ²Department of Food Science and Technology,University of Nebraska-Lincoln, ³Nebraska Food for Health Center,University of Nebraska-Lincoln

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

该分析计算平台为对细菌种群基因组学感兴趣的微生物学家，生态学家和流行病学家提供实用指导。具体而言，这里介绍的工作展示了如何执行:i）分层基因型的系统发育指导映射;ii）基于频率的基因型分析;iii）亲属关系和克隆性分析;iv）识别谱系分化附属位点。

该分析方案允许大规模研究细菌的致病性种群。这非常重要，因为它增强了生态和流行病学调查的进行方式。但要做到这一点，我们需要的是一个自动化和可扩展的工具，或者一个计算平台，允许同时分析数千个基因组序列。

ProkEvo适合这个利基市场，它允许大规模地进行实际的细菌种群分析，同时绘制泛基因组内容，审查基因型和这些基因型的独特特征，以进行生态和流行病学调查。该协议的主要优点是使用功能强大，自动化和可扩展的计算平台，例如ProkEvo，对细菌种群中的分层基因型进行启发式挖掘。今天在这里介绍的分析方案有几个实际意义。

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