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

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

JoVE Journal
Genetics

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JoVE Journal Genetics

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

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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.

이 분석 계산 플랫폼은 박테리아 집단 유전체학에 관심이 있는 미생물학자, 생태학자 및 역학자에게 실용적인 지침을 제공합니다. 특히, 여기에 제시된 작업은 수행 방법을 보여주었습니다: i) 계층적 유전자형의 계통 발생 유도 매핑; ii) 유전자형의 빈도 기반 분석; iii) 친족 관계 및 클론 성 분석; iv) 계통 차별화 액세서리 유전자좌의 식별.

이 분석 프로토콜은 대규모로 박테리아의 병원성 집단을 연구할 수 있게 해줍니다. 이는 생태 및 역학 조사를 수행할 수 있는 방법을 향상시키기 때문에 매우 중요합니다. 그러나 이를 위해서는 자동화되고 확장 가능한 도구 또는 수천 개의 게놈 염기서열을 한 번에 분석할 수 있는 컴퓨팅 플랫폼이 필요합니다.

ProkEvo는 이러한 틈새 시장에 적합하며, 생태 및 역학 조사를 위해 유전자형과 해당 유전자형에 대한 고유한 특징을 검토하는 범게놈 콘텐츠를 매핑하는 동시에 실용적인 박테리아 개체군 분석을 대규모로 수행할 수 있습니다. 이 프로토콜의 주요 장점은 ProkEvo와 같은 강력하고 자동화되고 확장 가능한 컴퓨팅 플랫폼을 사용하여 박테리아 집단에서 계층적 유전자형의 휴리스틱 마이닝을 수행한다는 것입니다. 오늘 여기에서 제시하는 분석 프로토콜은 몇 가지 실질적인 의미를 가지고 있습니다.

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