Funannotate项目中基于BUSCO和Augustus的真菌基因组注释策略优化
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/funannotate 在真菌基因组注释过程中，当面临近缘物种参考数据不足的情况时，研究者常遇到注释质量与训练集选择的挑战。本文以Alternaria alternata为例，探讨如何通过合理整合BUSCO标记集与Augustus预训练模型来优化注释流程。
一、BUSCO标记集的层级选择策略
Funannotate默认采用BUSCO保守基因集进行预测器训练，其核心优势在于跨物种适用性。对于真菌基因组注释，存在多级标记集选择：
- 广谱标记集：如fungi_odb10（约250个模型），适用于所有真菌门类
- 门级特异性：ascomycota_odb10（子囊菌门）提供更多标记基因
- 纲/目级特异性：dothideomycetes_odb10（座囊菌纲）或pleosporales_odb10（格孢腔菌目）可提高模型特异性
对于Alternaria alternata这类缺乏直接近缘训练数据的物种，建议采用"自上而下"的测试策略：优先尝试ascomycota_odb10这类门级标记集，若结果不理想再测试更具体的纲/目级标记集。需注意更具体的标记集虽然可能提高准确性，但也会增加计算耗时。
二、外部训练数据的整合应用
当BUSCO标记集无法满足需求时，可采用以下外部数据整合方案：
1. 近缘物种基因组利用
- 从NCBI获取近缘物种基因组数据
- 通过Augustus独立训练获得物种特异性参数文件
- 在funannotate流程中通过
--augustus_species参数导入预训练模型
2. 多软件协同预测
- 使用BRAKER2结合近缘物种蛋白/转录组数据进行预注释
- 将预测结果作为GFF3输入到funannotate
- 通过调整evidence权重（如将SNAP权重设为0）实现流程定制
3. 迭代训练优化
- 首轮注释后提取高质量基因模型（如含保守结构域或与近缘物种同源的模型）
- 用这些模型重新训练Augustus和SNAP
- 进行第二轮注释以提高准确性
三、无RNA-seq数据时的替代方案
当缺乏转录组数据时，可采用以下补偿策略：
-
蛋白同源证据：
- 构建包含近缘物种蛋白的自定义数据库
- 替换或补充默认的swissprot数据库
- 通过
--protein_evidence参数导入
-
基因预测器配置：
- GeneMark-ES可进行自训练
- 对Augustus采用
--optimize_augustus参数启用自动优化 - 合理设置
--min_protlen等参数过滤低质量预测
-
证据权重调整：
- 提高蛋白同源证据的权重
- 降低依赖转录本的预测器权重
- 通过
--weights参数精细调整各证据源贡献
四、Alternaria alternata的实践建议
针对该物种的特殊情况，推荐分阶段实施方案：
-
初级注释：
- 使用ascomycota_odb10标记集
- 启用GeneMark自训练
- 整合NCBI上近缘物种的蛋白数据
-
高级优化：
- 提取首轮注释的高置信度基因模型
- 用这些模型训练Augustus
- 进行第二轮注释并比较结果
-
质量评估：
- 检查保守基因家族的完整性
- 比对近缘物种的直系同源基因
- 使用Benchmarking Universal Single-Copy Orthologs进行完整性评估
通过这种分层递进的策略，即使在没有直接近缘BUSCO训练集和RNA-seq数据的情况下，也能获得较高质量的基因组注释结果。关键在于充分利用现有数据资源，并通过迭代优化不断提升预测准确性。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
