Automation of functional annotation of genomes and transcriptomes

Luis Fernando Cadavid Gutiérrez; José Nelson Pérez Castillo; Cristian Alejandro Rojas Quintero; Nelson E. Vera Parra

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Automation of functional annotation of genomes and transcriptomes

Luis Fernando Cadavid Gutiérrez ^[2] ; José Nelson Pérez Castillo ^[1] ; Cristian Alejandro Rojas Quintero ^[1] ; Nelson Enrique Vera Parra ^[1]
1. [1] Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  
  Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  
  Colombia
2. [2] Universidad Nacional (Bogotá)
Localización: Tecnura: Tecnología y Cultura Afirmando el Conocimiento, ISSN-e 2248-7638, ISSN 0123-921X, Vol. 18, Nº. Extra 2 (Special Edition Doctorate), 2014, págs. 90-96
Idioma: inglés
Títulos paralelos:
- Automatización de la anotación funcional de genomas y transcriptomas
Enlaces
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Resumen
- español
  La anotación funcional es un medio para investigar y clasificar genes y transcritos de acuerdo con la función que realizan en un organismo dado. Este artículo presenta Massive Automatic Functio-nal Annotation (MAFA - Web), la cual es una herramienta bioinformática libre y en línea que permite la automatización, unificación y automatización de los procesos de la anotación funcional, trabajando con grandes volúmenes de secuencias. MAFA incluye herramientas para la categorización y análisis estadístico de las asociaciones entre secuencias y su ontología correspondiente. Se ha evaluado el desempeño de MAFA con un set de datos toma-do del transcriptoma de Diploria-Strigosa (usando un computador de 8 núcleos, específicamente un E7450 @ 2,40GHZ con 256GB de memoria RAM). Se encontraron tasas de procesamiento de 2,7 se-gundos por secuencia (usando la base de datos de Uniprot) y 50,0 segundos por secuencia (usando la base de datos Non-redundant de NCBI), junto con un patrón particular de uso de RAM que depende de la base de datos que es procesada (1GB para la base de datos Uniprot y 9GB para la base de datos Non-redundant). Disponibilidad: https://github.com/BioinfUD/MAFA
- English
  Functional annotation represents a means to investigate and classify genes and transcripts according to their function within a given organism.
  
  This paper presents Massive Automatic Functional Annotation (MAFA - Web), which is an online free bioinformatics tool that allows automation, unification and optimization of functional annotation processes when dealing with large volumes of sequences. MAFA includes tools for categorization and statistical analysis of associations between sequences. We have evaluated the performance of MAFA with a set of data taken from Diploria-Strigosatranscriptome (using an 8-core computer, namely E7450 @ 2,40GHZ with 256GB RAM), processing rates of 2,7 seconds per sequence (using Uniprot database) and 50,0 seconds per sequence (using Non-redundant from NCBI database) were found together with particular RAM usage patterns that depend on the database being processed (1GB for Uniprot database and 9GB for Non-redundant database).. Aviability: https://github.com/BioinfUD/MAFA.