A bioinformatics strategy to clarify microbial community structures by analyzing metagenomic sequences on the basis of Batch-Learning Self-Organizing Map

基于批量学习自组织图谱分析宏基因组序列来阐明微生物群落结构的生物信息学策略

基本信息

批准号：
20700273
负责人：
ABE Takashi
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Nagahama Institute of Bio-Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2010
项目状态：
已结题

项目摘要

Metagenomic approach, which is the genome analysis on a mixture of uncultured microorganisms, has been recently developed to search for novel and industrially useful genes and to study microbial diversity in a wide variety of environments. We have previously developed a Batch-Learning SOM (BLSOM) for genome informatics, which does not depend on the order of data input. Here we used BLSOM as a novel bioinformatics strategy to unveil and visualize microbial community structures and relative abundance of microorganisms within an environmental sample. The present method is also useful for surveys of microorganisms in extremity environment samples and novel pathogenetic microorganisms in clinical samples.

宏基因组方法是对未培养的微生物混合物进行基因组分析，最近已被开发出来，用于寻找新颖的、工业上有用的基因，并研究各种环境中的微生物多样性。我们之前开发了用于基因组信息学的批量学习SOM（BLSOM），它不依赖于数据输入的顺序。在这里，我们使用 BLSOM 作为一种新颖的生物信息学策略来揭示和可视化环境样本中微生物群落结构和微生物的相对丰度。本方法还可用于四肢环境样本中的微生物和临床样本中的新型病原微生物的调查。

项目成果

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专利数量（0）

Batch-Learning Self-Organizing Map for Predicting Functions of Poorly-Characterized Proteins Massively Accumulated

用于预测大量积累的不良特征蛋白质功能的批量学习自组织图

DOI：
10.1007/978-3-642-02397-2_1
发表时间：
2009
期刊：
Proceedings of Workshop 2009 on Self-Organizing Maps
影响因子：
0
作者：
T. Abe;S. Kanaya;T.
通讯作者：
T.

Prediction of directional changes of influenza A virus genome sequences with emphasis on pandemic H1N1/09 as a model case.

DOI：
10.1093/dnares/dsr005
发表时间：
2011-04
期刊：
DNA research : an international journal for rapid publication of reports on genes and genomes
影响因子：
0
作者：
Iwasaki Y;Abe T;Wada K;Itoh M;Ikemura T
通讯作者：
Ikemura T

Preliminary Evaluation of Batch-Learning Self-Organizing Map Algorithm on a Graphic Processor.

图形处理器上批量学习自组织映射算法的初步评估。

DOI：
发表时间：
2010
期刊：
Proceedings ofParallel and Distributed Computing and Networks
影响因子：
0
作者：
Akihiro Shitara;Yuri Nishikawa;Masato Yoshimi;Takashi Abe Toshimichi Ikemura;Hideharu Amano.
通讯作者：
Hideharu Amano.

持続可能型社会への貢献遺伝子データベース日本化学会情報化学部会誌

为可持续发展社会做出贡献的基因数据库日本化学会信息学部期刊