文章：DRAM for distilling microbial metabolism to automate the curation of microbiome function
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雜志：Nucleic Acids Research
時間：2020

微生物和病毒群落改變了地球生態(tài)系統(tǒng)的化學(xué)性質(zhì)，但由于缺乏可擴(kuò)展的、代謝解析的注釋軟件，這些生物引擎催化的特定反應(yīng)很難解碼。在這里，我們提出了 DRAM（代謝的蒸餾和精煉注釋），這是一個將大量基于微生物組的基因組信息轉(zhuǎn)化為微生物特征目錄的框架。為了證明 DRAM 在不同代謝基因組中的適用性，我們評估了 DRAM 在定義的硅土群落和先前發(fā)表的人類腸道宏基因組上的性能。我們表明 DRAM 準(zhǔn)確地分配了微生物對地球化學(xué)循環(huán)的貢獻(xiàn)，并在底物水平自動分配了腸道微生物碳水化合物代謝。 DRAM-v 是 DRAM 的病毒模式，它建立了識別病毒編碼的輔助代謝基因 (AMG, auxiliary metabolic genes) 的規(guī)則，從而對來自土壤和腸道的數(shù)以千計的推定 AMG 進(jìn)行代謝分類。 DRAM 和 DRAM-v 一起提供了關(guān)鍵的代謝分析能力，可以破譯支持微生物組功能的機(jī)制。

DRAM工作方式

DRAM-v先用prodigal進(jìn)行基因預(yù)測，在用數(shù)據(jù)庫做注釋

DRAM提供更多的注釋信息

DRAM-v分析病毒中的AMG

Github: https://github.com/shafferm/DRAM
wiki: https://github.com/shafferm/DRAM/wiki

安裝

wget -c https://raw.githubusercontent.com/shafferm/DRAM/master/environment.yaml
conda env create -f environment.yaml -n DRAM
conda activate DRAM

數(shù)據(jù)庫

# don't have access to KEGG
DRAM-setup.py prepare_databases --output_dir DRAM_data

# have access to KEGG
DRAM-setup.py prepare_databases --output_dir DRAM_data --kegg_loc kegg.pep

注釋和數(shù)據(jù)整理

DRAM.py annotate -i 'my_bins/*.fa' -o annotation

DRAM.py distill -i annotation/annotations.tsv \
-o genome_summaries \
--trna_path annotation/trnas.tsv \
--rrna_path annotation/rrnas.tsv