マニュアルアノテーションスタジオ（MAS）：ウイルスおよび微生物ゲノムの手動機能注釈のための共同プラットフォーム

背景：機能的なゲノム注釈は、機能的なゲノム領域に記述情報をラベル付けするプロセスです。手動キュレーションは、完全に自動化された方法よりも高品質のゲノム注釈を生成する可能性があります。手動注釈の取り組みは時間がかかり、複雑です。ただし、ソフトウェアはこれらの欠点を減らすのに役立ちます。 結果：手動の機能注釈原核およびウイルスゲノムのプロセスの効率を改善するために、手動注釈スタジオ（MAS）を作成しました。MASを使用すると、ユーザーは発表されていないゲノムをアップロードし、注釈を編集およびアップロードするインターフェイスを提供し、注釈の履歴と進行を追跡し、リレーショナルデータベースにデータを保存することができます。MASは、複数のデータベース（Swiss-Prot、NR、CDD、PDB、およびInternative Wanted Database）に対して、複数の相同性検索ツール（BLASTP、RPSBLAST、およびHHSEARCH）の結果を実行および視覚化するために、単純なポイントとクリックインターフェイスを介して関連情報をユーザーに提供します。MASは、ラボまたは組織のローカルエリアネットワーク（LAN）を介した接続を受け入れるように設計されているため、複数のユーザーが同時にアクセスできるようになりました。MASは、SGEまたはSLURMとインターフェースすることにより、高性能コンピューティング（HPC）クラスターを活用でき、データはさまざまな形式（FASTA、GenBank、GFF、およびExcel）でMASからエクスポートできます。 結論：MASは合理化され、機能的なアノテーションプロジェクトに構造を提供します。MASは、ユーザーが複数のツールから結果を生成、解釈、比較する能力を高めます。MASが提供する構造は、プロジェクト組織を改善し、注釈エラーを減らすことができます。MASは、コラボレーションを促進するため、チームベースの注釈プロジェクトに最適です。

BACKGROUND: Functional genome annotation is the process of labelling functional genomic regions with descriptive information. Manual curation can produce higher quality genome annotations than fully automated methods. Manual annotation efforts are time-consuming and complex; however, software can help reduce these drawbacks. RESULTS: We created Manual Annotation Studio (MAS) to improve the efficiency of the process of manual functional annotation prokaryotic and viral genomes. MAS allows users to upload unannotated genomes, provides an interface to edit and upload annotations, tracks annotation history and progress, and saves data to a relational database. MAS provides users with pertinent information through a simple point and click interface to execute and visualize results for multiple homology search tools (blastp, rpsblast, and HHsearch) against multiple databases (Swiss-Prot, nr, CDD, PDB, and an internally generated database). MAS was designed to accept connections over the local area network (LAN) of a lab or organization so multiple users can access it simultaneously. MAS can take advantage of high-performance computing (HPC) clusters by interfacing with SGE or SLURM and data can be exported from MAS in a variety of formats (FASTA, GenBank, GFF, and excel). CONCLUSIONS: MAS streamlines and provides structure to manual functional annotation projects. MAS enhances the ability of users to generate, interpret, and compare results from multiple tools. The structure that MAS provides can improve project organization and reduce annotation errors. MAS is ideal for team-based annotation projects because it facilitates collaboration.