Abricate 项目使用教程

Abricate 项目使用教程

abricate :mag_right: :pill: Mass screening of contigs for antimicrobial and virulence genes abricate 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ab/abricate

1. 项目介绍

Abricate 是一个用于大规模筛选 contigs 中抗菌和毒力基因的工具。它支持多种数据库,包括 NCBI、CARD、ARG-ANNOT、Resfinder、MEGARES、EcOH、PlasmidFinder、Ecoli_VF 和 VFDB。Abricate 主要用于检测已获得的抗性基因,而不是点突变。它依赖于 BLAST+ 和 any2fasta 工具,并且是用 Perl 编写的。

2. 项目快速启动

安装

使用 Homebrew 安装

如果你使用的是 MacOS Homebrew 或 LinuxBrew 包管理系统,可以使用以下命令安装 Abricate:

brew install brewsci/bio/abricate

安装完成后,检查安装是否成功:

abricate --check
使用 Bioconda 安装

如果你使用 Conda,可以按照以下步骤安装 Abricate:

conda install -c conda-forge -c bioconda -c defaults abricate

同样,安装完成后检查安装是否成功:

abricate --check
从源码安装

如果你选择从源码安装,Abricate 有以下依赖包:

  • any2fasta
  • BLAST+ > 2.7.0
  • Perl 模块:LWP::Simple, Bio::Perl, JSON, Path::Tiny
  • git, unzip, gzip

在 Ubuntu 系统上,可以使用以下命令安装这些依赖:

sudo apt-get install bioperl ncbi-blast+ gzip unzip git \
libjson-perl libtext-csv-perl libpath-tiny-perl liblwp-protocol-https-perl libwww-perl

然后克隆 Abricate 仓库并进行安装:

git clone https://github.com/tseemann/abricate.git
cd abricate
./bin/abricate --check
./bin/abricate --setupdb

快速启动

假设你有一个名为 assembly.fa 的序列文件,可以使用以下命令运行 Abricate:

abricate assembly.fa

Abricate 将输出一个制表符分隔的文件,包含检测到的抗菌和毒力基因的详细信息。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Abricate 广泛应用于微生物基因组分析中,特别是在检测抗菌药物抗性基因和毒力因子方面。例如,研究人员可以使用 Abricate 对从临床样本中提取的 contigs 进行筛选,以确定是否存在已知的抗性基因。

最佳实践

  1. 选择合适的数据库:根据研究需求选择合适的数据库。例如,如果你主要关注抗生素抗性基因,可以选择 Resfinder 或 ARG-ANNOT 数据库。
  2. 批量处理:Abricate 支持批量处理多个文件,可以使用通配符或文件列表(FOFN)来处理多个样本。
  3. 结果汇总:使用 --summary 选项可以将多个样本的结果汇总到一个矩阵中,便于比较和分析。

4. 典型生态项目

Abricate 作为一个开源工具,与其他微生物基因组分析工具形成了良好的生态系统。以下是一些典型的生态项目:

  • Ariba:用于从 FASTQ 读取数据中组装和注释抗性基因。
  • Resfinder:专门用于检测已知的抗性基因。
  • RGI:CARD 数据库的命令行工具,用于检测抗性基因。
  • SRST2:用于从短读序列中检测抗性基因和毒力因子。
  • AMRFinderPlus:NCBI 提供的工具,用于检测抗性基因和毒力因子。

这些工具与 Abricate 相互补充,共同构成了微生物基因组分析的强大工具集。

abricate :mag_right: :pill: Mass screening of contigs for antimicrobial and virulence genes abricate 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ab/abricate

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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