美格基因·前沿工具｜噬菌体分析前沿工具重磅上线！
【合作推出】美格基因&香港城市大学孙燕妮老师课题组
美格新版块更新——【前沿工具】
版块功能介绍
随着生物信息学的迅猛发展，越来越多的生物信息学工具被开发出来。然而，大多数生物信息学工具在安装过程中需要一系列繁琐的步骤，这对于一些生物信息学初学者来说并不友好。为了降低生物信息分析的门槛，简化和精简生物信息学研究的过程，我们提出了前沿工具版块。通过这一版块，当前一些前沿的生物信息学工具可以通过在线网站的方式进行序列的提交和分析。这样，用户无需繁杂的安装步骤，只需在网站上提交相关序列，即可进行生物信息学分析。这一创新的方法将为生物信息学初学者提供了更加便捷和友好的研究方式。
本次上新4个噬菌体分析前沿工具，包含噬菌体的鉴定（PhaMer）、噬菌体生活方式的预测（PhaTYP）、噬菌体分类的预测（PhaGCN）以及病毒(包含噬菌体)的宿主预测（CHERRY）等一系列噬菌体分析工具。心动不如行动，快快用起来吧。
【前沿工具】入口指引
即日起，本次上新前沿工具将限时免费，粉丝们抓紧体验起来！
期间如在云工具（运行失败、报错）遇任何问题，可联系美格云生态客服~
P.S.人工客服的在线时间为：工作日8:45-12:15、13:30-18:00
云生态网址
http://cloud.magigene.com
（点击文末【阅读原文】即可跳转）
新品前沿工具上线，速度体验
新品前沿工具介绍
01
噬菌体的鉴定（PhaMer）[1、2]
介绍
噬菌体是一类专门感染细菌的病毒。
PhaMer利用自然语言处理（natural language processing NLP）中的情景化嵌入模型（contextualized embedding model），来学习噬菌体中与蛋白质相关的模式。具体来说，PhaMer将序列转化为基于蛋白质标记组成的句子，并利用嵌入模型来学习噬菌体序列中蛋白质的组成以及它们之间的关联。通过这种方式，PhaMer能够有效地捕捉噬菌体序列中蛋白质的特征和相互作用，从而对鉴定噬菌体提供有力的数据支持。
步骤
上传文件至个人目录，选择输入的核酸序列文件
设置【支持可预测的最短长度】
运行即可等待出结果
结果展示
02
噬菌体生活方式的预测（PhaTYP）[3]
介绍
溶源性噬菌体和裂解性噬菌体都是噬菌体的两种类型。溶源性噬菌体会在感染细胞后逐渐地释放新生噬菌体，最终溶解宿主细胞并释放大量的新噬菌体。而裂解性噬菌体则在感染一定数量的宿主细胞后突然裂解并释放新噬菌体。
PhaTYP是一种基于BERT（BERT-based）的模型，它从噬菌体基因组中学习蛋白质组成与关联，以分类噬菌体的生活方式。
步骤
上传文件至个人目录，选择输入噬菌体序列文件
设置【支持可预测的最短长度】
运行即可等待出结果
结果展示
03
噬菌体分类的预测（PhaGCN）[4]
介绍
国际病毒分类委员会（ICTV）为了规范病毒分类，建立了从域逐级到种共15级的分类系统。然而由于环境病毒组的发展，越来越多的噬菌体被发现，这对于噬菌体的分类提出了新的挑战。
鉴于噬菌体的巨大多样性和大量未标记的噬菌体，噬菌体分类问题可制定为半监督学习问题。PhaGCN选择GCN作为学习模型，并综合了基于对齐和基于学习的方法。PhaGCN与专门用于噬菌体分类的三种最先进的模型进行了比较：噬菌体同源群(phage Orthologous Groups, POG)、vConTACT 2.0和ClassiPhage。实验结果表明，PhaGCN在分类新的噬菌体方面优于其他流行的方法。（PhaGCN分类标准已经与最新的2022年ICTV分类标准相对齐）
步骤
上传文件至个人目录，选择输入噬菌体序列文件
设置【支持可预测的最短长度】【top】
运行即可等待出结果
结果展示
04
病毒（包含噬菌体）的宿主预测（CHERRY）
介绍
病毒宿主预测是一种通过生物信息学方法来预测病毒可能感染的宿主物种。它的功能是根据病毒基因组的序列信息，分析宿主物种的基因组数据库，并通过比对和模式识别等算法来确定病毒可能感染的宿主。
CHERRY可以基于多模态图 （multimodal graph）预测新发现病毒的宿主分类群(门到种)。CHERRY与WIsH、PHP、HoPhage、VPF-Class、RaFAH、HostG、vHULK、PHIST、DeepHost、PHIAF和VHM-net进行了比较。结果表明，CHERRY与最先进的工具相比具有优势。
步骤
上传文件至个人目录，选择输入病毒核酸序列文件
设置【支持可预测的最短长度】【top】
运行即可等待出结果
结果展示
期待
美格基因注入诸多心血搭建云生态，旨于提供所有科学研究者一个好的分析平台与学习天地。非常期待欢迎您前来体验美格基因云工具，同时可在云生态客服对我们的云工具提出意见和建议，您的支持是我们不断前行的动力。
引用
[1] Shang J, Tang X, Guo R, et al. Accurate identification of bacteriophages from metagenomic data using Transformer [J]. Briefings in Bioinformatics, 2022, 23(4)
[2] Jiayu Shang C P, Herui Liao, Xubo Tang, and Yanni Sun. . "PhaBOX: A web server for identifying and characterizing phage contigs in metagenomic data." [J]. arXiv preprint 2023, arXiv:2303.15707
[3] Shang J, Tang X, Sun Y. PhaTYP: predicting the lifestyle for bacteriophages using BERT [J]. Briefings in Bioinformatics, 2022, 24(1)
[4] Shang J, Jiang J, Sun Y. Bacteriophage classification for assembled contigs using graph convolutional network [J]. Bioinformatics, 2021, 37(1): i25-i33
[5] Shang J, Sun Y. CHERRY: a Computational metHod for accuratE pRediction of virus–pRokarYotic interactions using a graph encoder–decoder model [J]. Briefings in Bioinformatics, 2022, 23(5)
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