Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Automated Detection of Endogenous Viral Elements in Host Genomes

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F18%3APU126368" target="_blank" >RIV/00216305:26220/18:PU126368 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://pag.confex.com/pag/xxvi/meetingapp.cgi/Paper/31074" target="_blank" >https://pag.confex.com/pag/xxvi/meetingapp.cgi/Paper/31074</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Automated Detection of Endogenous Viral Elements in Host Genomes

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Endogenous Viral Elements (EVEs) are part of the host genome and allow horizontal transmission within a host, but the underlying evolutionary mechanisms are still unclear. Metagenomic sequencing data sets contain a wealth of information, including sequences from viruses. Such datasets present an opportunity to analyze known EVEs and discover new ones. We introduce a new method for extending viral contiguous sequences or contigs through the Building Up Domains (BUD) algorithm (https://github.com/NCBI-Hackathons/ViruSpy) that identifies virus DNA from sequencing experiments. This methodology differs from current virus discovery tools by iteratively building upon sequences that are known to contain a viral protein domains, and searching for surrounding non-viral protein domains. We designed EndoVir (https://github.com/NCBI-Hackathons/endovir) to implement BUD in Python3. To reduce the use of temporary files, data is streamed between processes where possible, e.g. we use MagicBLAST to screen the metageno

  • Název v anglickém jazyce

    Automated Detection of Endogenous Viral Elements in Host Genomes

  • Popis výsledku anglicky

    Endogenous Viral Elements (EVEs) are part of the host genome and allow horizontal transmission within a host, but the underlying evolutionary mechanisms are still unclear. Metagenomic sequencing data sets contain a wealth of information, including sequences from viruses. Such datasets present an opportunity to analyze known EVEs and discover new ones. We introduce a new method for extending viral contiguous sequences or contigs through the Building Up Domains (BUD) algorithm (https://github.com/NCBI-Hackathons/ViruSpy) that identifies virus DNA from sequencing experiments. This methodology differs from current virus discovery tools by iteratively building upon sequences that are known to contain a viral protein domains, and searching for surrounding non-viral protein domains. We designed EndoVir (https://github.com/NCBI-Hackathons/endovir) to implement BUD in Python3. To reduce the use of temporary files, data is streamed between processes where possible, e.g. we use MagicBLAST to screen the metageno

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10606 - Microbiology

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů