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Exploiting single-molecule transcript sequencing for eukaryotic gene prediction

机译:利用单分子转录本测序进行真核基因预测

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摘要

We develop a method to predict and validate gene models using PacBio single-molecule, real-time (SMRT) cDNA reads. Ninety-eight percent of full-insert SMRT reads span complete open reading frames. Gene model validation using SMRT reads is developed as automated process. Optimized training and prediction settings and mRNA-seq noise reduction of assisting Illumina reads results in increased gene prediction sensitivity and precision. Additionally, we present an improved gene set for sugar beet (Beta vulgaris) and the first genome-wide gene set for spinach (Spinacia oleracea). The workflow and guidelines are a valuable resource to obtain comprehensive gene sets for newly sequenced genomes of non-model eukaryotes.Electronic supplementary materialThe online version of this article (doi:10.1186/s13059-015-0729-7) contains supplementary material, which is available to authorized users.
机译:我们开发了一种使用PacBio单分子实时(SMRT)cDNA读取来预测和验证基因模型的方法。百分之九十八的完全插入SMRT读取跨越完整的开放阅读框架。使用SMRT读取进行基因模型验证是作为自动过程开发的。优化的训练和预测设置以及辅助Illumina读取的mRNA序列降噪功能可提高基因预测的灵敏度和精度。此外,我们提出了甜菜(Beta vulgaris)的改良基因组和菠菜(Spinacia oleracea)的第一个全基因组基因组。工作流程和指南是获取非模型真核生物新测序基因组的全面基因组的宝贵资源。电子补充材料本文的在线版本(doi:10.1186 / s13059-015-0729-7)包含补充材料,该材料为可供授权用户使用。

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