Introduction

在环境微生物学和生态学研究中，宏基因组学（Metagenomics）技术的应用已经彻底改变了我们对微生物群落的理解。宏基因组学通过对环境样本中的全部遗传物质进行测序和分析，可以全面揭示微生物群落的组成、功能和相互作用。然而，在这些复杂的微生物群落中，病毒序列的鉴定仍然是一个巨大的挑战。

病毒在生态系统中扮演着关键角色，它们通过感染宿主微生物调控微生物群落的动态和功能。病毒的存在和活动对宿主的进化、生物地球化学循环以及环境健康有着深远的影响。尽管病毒在生态系统中至关重要，但由于它们的基因组多样性高、没有通用的保守基因、以及基因组片段化严重，传统的宏基因组分析方法常常难以有效地识别和解析病毒序列。

为了克服这些挑战，研究人员开发了一系列专门的工具和方法，用于从宏基因组数据中提取和鉴定病毒序列。这些方法结合了序列比对、结构特征分析和机器学习等技术，显著提高了病毒序列的鉴定效率和准确性。通过这些方法，科学家们不仅能够更全面地了解环境病毒的多样性，还能揭示病毒与其宿主之间的复杂关系，为生态学、进化生物学和公共卫生等领域的研究提供重要的参考。

本文我们将介绍从宏基因组数据中鉴定病毒序列的主要方法和工具。

从宏基因组数据中鉴定病毒序列的主要方法可以分为几类：

1. 序列比对方法

鉴定病毒序列的最直接方法。这些方法依赖于将宏基因组数据中的序列与已知病毒数据库进行比对，以找到相似的序列。常用的序列比对工具和数据库包括：

• BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）：这是最常用的序列比对工具，可以用于将宏基因组数据与病毒数据库进行比对。
• Diamond：比BLAST更快速的序列比对工具，适用于大规模宏基因组数据的处理。
• NCBI RefSeq Viral Database：一个广泛使用的病毒序列数据库。

2. 特征分析方法

通过分析序列的特定特征来鉴定病毒序列。常用的特征分析包括：

• k-mer 分析：分析序列中固定长度的子序列（k-mers）的频率分布，用于区分病毒和宿主序列。
• GC含量分析：病毒和宿主的GC含量往往有所不同，通过分析GC含量可以辅助鉴定病毒序列。
• 序列深度分析：病毒序列在宏基因组数据中的覆盖深度可能与宿主序列不同，通过比较覆盖深度可以辅助识别病毒序列。

3. 机器学习方法

机器学习方法通过训练模型来自动鉴定病毒序列，如支持向量机（SVM），随机森林， 深度学习等。

Tools

目前，有多种专门用于病毒鉴定的工具，每个工具都有其独特的优势和适用场景。以下是一些常用的病毒鉴定工具的简要介绍：

geNomad

geNomad 是一种用于识别和分类病毒序列的工具，2023年9月发表在Nature Biotechnology上[1]。它结合了序列比对和机器学习方法，能够高效地从宏基因组数据中提取病毒序列。geNomad 擅长处理复杂和高噪声的环境数据，适用于多样化的宏基因组样本。geNomad运行速度快，可对大型数据集进行分析。

软件：https://github.com/apcamargo/genomad

教程：https://portal.nersc.gov/genomad/

Installation

• 安装软件

可以使用通用包管理器（mamba 或 conda）或特定于 Python 的包管理器（pip）在计算机中安装 geNomad。

# mamba
mamba create -n genomad -c conda-forge -c bioconda genomad
mamba activate genomad

# conda
conda create -n genomad -c conda-forge -c bioconda genomad
conda activate genomad

# pip
pip install genomad

Conda 和 Mamba 将安装 geNomad 所需的 Python 依赖项和第三方软件。如果使用 pip 或 pipx 安装 geNomad，要将 MMseqs2 和 ARAGORN 添加到环境变量里。
MMseqs2 和 ARAGORN是我常用的软件，所以我直接用pip安装，注意MMseqs2最好是最新版，不然可能有点问题。

• 下载数据库
  geNomad 依赖于一个包含用于对序列进行分类的标记的概况、它们的分类信息、它们的功能注释等的数据库：

可以通过软件下载：

genomad download-database .

也可以自行下载并解压（我试了这个快），网址：https://portal.nersc.gov/genomad/data/genomad_db_v1.7.tar.gz ，我放在了~/db/genomad_db/genomad_db目录，解压后大概1.4G。

Example

geNomad通过顺序执行一系列模块来工作（见下列Pipeline），但也提供了一个方便的一键式命令，可以一次性执行整个流程。

示例：使用肺炎克雷伯氏菌基因组（GCF_009025895.1）作为输入。geNomad适用于分离基因组、宏基因组和宏转录组中的病毒序列。

执行geNomad的命令结构如下：

genomad end-to-end [OPTIONS] INPUT OUTPUT DATABASE

所以，为了运行完整的geNomad流程（end-to-end命令），我们将核苷酸FASTA文件（GCF_009025895.1.fna.gz）和数据库（genomad_db）作为输入，执行以下命令：

#下载genome
wget https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/all/GCF/009/025/895/GCF_009025895.1_ASM902589v1/GCF_009025895.1_ASM902589v1_genomic.fna.gz -O GCF_009025895.1.fna.gz

genomad end-to-end --cleanup --splits 8 GCF_009025895.1.fna.gz genomad_output ~/db/genomad_db/genomad_db

注意，输入的FASTA文件是压缩的。geNomad支持.gz、.bz2或.xz格式的压缩文件。结果将写入genomad_output目录中，--splits 8参数：将搜索分成8个块以节省内存空间。如果你在大服务器上运行geNomad，可能不需要分割搜索，这样可以提高执行速度。--cleanup会强制geNomad删除在执行过程中生成的中间文件。

我试了一下，不带--splits 8参数时，内存消耗20G，耗时300s。如果想要进一步加快速度，可以考虑：

• 使用合适的 --threads，默认是64，但一般可能没有这么多。
• 使用 --disable-nn-classification 选项禁用基于神经网络的分类，这也将禁用分数聚合并强制 geNomad 仅依赖基于标记的分类器。可能对 geNomad 的分类性能产生负面影响。
• 使用 --sensitivity 参数降低 MMseqs2 搜索的灵敏度，该搜索将标记分配给基因。这将使注释模块更快，但也会减少分配给标记的基因数量。可能对 geNomad 的分类性能产生负面影响。

控制分类严格性

默认情况下，geNomad应用一系列分类后过滤器以移除可能的假阳性。例如，序列需要具有至少0.7的质粒或病毒得分，且长度小于2500 bp的序列需要编码至少一个标志基因。如果你想禁用这些过滤器，可以在命令中添加--relaxed标志。相反，如果你希望分类更加保守，可以使用--conservative标志。这将使分类后过滤器更加严格，防止没有强有力支持的序列被分类为质粒或病毒。

Output

genomad_output
├── GCF_009025895.1_aggregated_classification
├── GCF_009025895.1_aggregated_classification.log
├── GCF_009025895.1_annotate
├── GCF_009025895.1_annotate.log
├── GCF_009025895.1_find_proviruses
├── GCF_009025895.1_find_proviruses.log
├── GCF_009025895.1_marker_classification
├── GCF_009025895.1_marker_classification.log
├── GCF_009025895.1_nn_classification
├── GCF_009025895.1_nn_classification.log
├── GCF_009025895.1_summary
╰── GCF_009025895.1_summary.log

_summary 目录包含总结整个管道生成的结果的文件。如果只想要输入中识别出的质粒和病毒的列表，这个是最关键的。

genomad_output
╰── GCF_009025895.1_summary
    ├── GCF_009025895.1_plasmid.fna
    ├── GCF_009025895.1_plasmid_genes.tsv
    ├── GCF_009025895.1_plasmid_proteins.faa
    ├── GCF_009025895.1_plasmid_summary.tsv
    ├── GCF_009025895.1_summary.json
    ├── GCF_009025895.1_virus.fna
    ├── GCF_009025895.1_virus_genes.tsv
    ├── GCF_009025895.1_virus_proteins.faa
    ╰── GCF_009025895.1_virus_summary.tsv

GCF_009025895.1_virus_summary.tsv:

该表格文件列出了geNomad在输入数据中找到的所有病毒，并提供了一些方便的信息。每列包含的内容如下：

• seq_name：输入FASTA文件中序列的标识符。内源病毒会有以下命名格式：<sequence_identifier>|provirus_<start_coordinate>_<end_coordinate>。
• length：序列（或内源病毒）的长度。
• topology：病毒序列的拓扑结构。可能的值包括：无末端重复（No terminal repeats）、直接末端重复（DTR）、倒置末端重复（ITR）或内源病毒（Provirus）。
• coordinates：内源病毒在宿主序列中的1索引坐标。对于未预测为内源病毒的病毒，此值为NA。
• n_genes：序列中编码的基因数量。
• genetic_code：预测的遗传密码。可能的值包括：11（细菌和古菌的标准密码）、4（重新编码的TGA终止密码）或15（重新编码的TAG终止密码）。
• virus_score：geNomad对序列是病毒的置信度测量。得分接近1.0的序列更有可能是病毒。
• fdr：分类的估计假发现率（FDR），即该行之前序列中的预期假阳性比例。估计FDR需要得分校准，默认关闭，因此本例中此列将仅包含NA值。
• n_hallmarks：匹配geNomad标志基因的基因数量。标志基因与病毒功能相关，其存在强烈表明该序列确实是病毒。
• marker_enrichment：表示序列中病毒标志基因总富集的得分。随着序列中病毒标志基因数量的增加，该值会增加，具有多个标志基因的序列得分较高。染色体和质粒标志基因会降低得分。
• taxonomy：病毒基因组的分类。分类依据ICTV的VMR第19号内容。病毒可以分类到科级，但不能分类到具体的属或种。分类以固定数量的字段（对应分类等级）表示，用分号分隔，空字段留空。

此外，在执行过程中，geNomad 使用染色体、质粒和病毒特异性标记数据库对输入序列编码的基因进行注释。 _virus_genes.tsv 文件总结了已识别病毒编码的基因的注释。

GCF_009025895.1_virus_genes.tsv，文件中的列如下：

• gene：基因的标识符（<sequence_name>_<gene_number>）。通常基因编号从1开始（序列中的第一个基因）。然而，由于内源噬菌体整合在宿主染色体中间，基因编号可能会因其在染色体中的位置而不同。
• start：基因的起始坐标（1索引）。
• end：基因的终止坐标（1索引）。
• length：基因位点的长度（以碱基对为单位）。
• strand：编码基因的链。可以是1（正链）或-1（负链）。
• gc_content：基因位点的GC含量。
• genetic_code：预测的遗传密码（详见摘要文件解释）。
• rbs_motif：检测到的核糖体结合位点的基序。
• marker：最佳匹配的geNomad标记。如果该基因不匹配任何标记，则值为NA。
• evalue：基因编码的蛋白质与最佳匹配的geNomad标记之间比对的E值。
• bitscore：基因编码的蛋白质与最佳匹配的geNomad标记之间比对的Bitscore值。
• uscg：分配给该基因的标记是否对应于通用单拷贝基因（UCSG，如BUSCO v5中定义）。这些基因预期在染色体中发现，在质粒和病毒中很少见。可以是1（基因是USCG）或0（基因不是USCG）。
• plasmid_hallmark：分配给该基因的标记是否代表质粒标志基因。
• virus_hallmark：分配给该基因的标记是否代表病毒标志基因。
• taxid：分配给该基因的标记的分类标识符（此字段主要用于geNomad内部）。
• taxname：与分配的geNomad标记相关的分类名称。在此示例中，可以看到所有注释的蛋白质都具有Caudoviricetes的特征（这也是内源病毒被分配到该类的原因）。
• annotation_conjscan：如果匹配基因的标记是与接合作用相关的基因（如CONJscan中定义），此字段将显示分配给标记的CONJscan访问号。
• annotation_amr：如果匹配基因的标记被注释为具有抗微生物耐药性（AMR）功能（如NCBIfam-AMRFinder中定义），此字段将显示分配给标记的NCBIfam访问号。
• annotation_accessions：一些geNomad标记具有功能注释。此列告诉您哪些Pfam、TIGRFAM、COG和KEGG条目分配给了标记。
• annotation_description：描述分配给标记功能的文本。

质粒鉴定相关的数据可以在 _plasmid_summary.tsv、_genes.tsv、_plasmid.fna 和 plasmid Proteins.faa 文件中找到。

Pipeline

geNomad的具体工作流程如下：

对于大多数情况，使用 genomad end-to-end 就足够了。然而，了解执行完整管道时涉及的具体流程非常重要。
这里对每个模块的功能进行解释，了解这些功能将帮助掌握 geNomad 如何处理输入序列以识别质粒和病毒。

1. annotate

annotate模块有两个主要功能：使用 Pyrodigal-gv 预测输入序列中的基因，并使用 MMseqs2 将这些预测基因分配给来自 227,897 个染色体、质粒或病毒特有图谱的数据集中的标记蛋白家族。该标记数据集提供了全面的元数据，可以帮助下游结果的解释。这包括：

• 通过 Pfam、COG、TIGRFAM 和 KEGG Orthology 种质进行功能注释。
• 标志基因，涉及关键的质粒或病毒功能。
• 接合基因，通过CONJscan加入。
• 抗菌素抗性基因，通过 AMRFinder获得。
• 使用 BUSCO 鉴定的通用单拷贝基因 (USCG) 通常存在于染色体中，但在质粒和病毒中很少见。
• 通过使用 ICTV 的 VMR 编号 19 谱系进行病毒分类。

注释模块生成两个主要输出：输入序列的分类分配（可以在此处找到 geNomad 如何将序列分配给病毒分类群的说明）和基因级注释（如快速入门示例中所示）。这些输出被 find-proviruses, marker-classification, summary使用。

2. find-proviruses

find-proviruses 模块旨在识别宿主序列内的原病毒区域。
为了实现这一目标，它使用条件随机场 (CRF) 模型，该模型采用注释模块生成的基因注释，并划分富含病毒特异性标记的区域，周围环绕着宿主特异性标记。
为了细化原病毒的边界，geNomad 利用了噬菌体通常在 tRNA 旁边整合以及整合酶通常位于整合噬菌体边缘的事实。
这是通过延伸边缘直到到达邻近的 tRNA（用 ARAGORN 识别）和/或整合酶（用 MMseqs2 识别）来实现的。

3. marker-classification

geNomad 中的marker-classification模块旨在根据标记内容将序列分类为染色体、质粒或病毒。为了实现这一目标，该模块获取基因注释并计算一组数字特征，这些特征描述了需要分类的序列的基因结构和标记内容。这些特征包括基因密度以及染色体、质粒和病毒标记的频率。

然后，marker-classification将这些特征提供给使用 XGBoost 训练的树集成分类算法，该算法为每个序列生成三个分数。这些分数代表模型对该序列代表染色体、质粒或病毒的置信度。

4. nn-classification

nn-classification模块还将输入序列分类为染色体、质粒或病毒，类似于标记分类模块。然而，与后者不同的是，它不依赖于标记信息。相反，它使用神经网络直接处理核苷酸序列。核苷酸序列首先被编码成数字矩阵，然后输入 IGLOO 神经网络。该网络能够检测区分染色体、质粒和病毒的序列特征。最后，该模块生成分类的置信度分数。

5. aggregated-classification

aggregated-classification模块结合了marker-classification和nn-classification的输出，以产生一组利用两个分类器的优势的分数。为了实现这一目标，它采用了一种注意力机制，对每个分类器的贡献进行加权，使得标记分类的贡献与分配给标记的基因的比例成比例地增加。

6. score-calibration

标记分类、神经网络分类和聚合分类生成的分数表明这些模型对其预测的置信度，值越高则表明置信度越高。然而，这些值并不等于实际概率。例如，未校准病毒得分为 0.87 的序列没有 87% 的可能性是病毒。
score-calibration是一个可选模块，它将先前模块产生的原始分数转换为估计概率。这确保了校准病毒得分为 0.87 的序列成为病毒的概率接近 87%。要启用分数校准使用 --enable-score-calibration 参数。

7. summary

summary模块具有三个主要功能：(1) 根据各种标准过滤序列，为用户提供最可靠的预测（在此处阅读有关过滤过程的更多信息），
(2) 总结所有先前模块为已识别质粒生成的数据和(3) 编写包含已识别质粒和病毒的核苷酸和蛋白质序列的 FASTA 文件，并附有基因注释文件。

DeepVirFinder

DeepVirFinder 使用深度学习方法预测病毒序列。该方法对短病毒序列具有良好的预测准确性，因此可用于预测宏基因组数据中的序列，于2020年发表在quantitative biology上[2]。
相比基于k-mer的方法VirFinder，DeepVirFinder使用卷积神经网络（CNN）显著提高了预测准确性。CNN可以自动从病毒和原核生物序列中学习基因组模式，并基于所学的基因组模式构建预测模型。学到的模式以大小为4×k的权重矩阵形式表示，类似于位置权重矩阵（PWM）。这种灵活的CNN模型在病毒序列预测问题上优于k-mer模型。

软件：https://github.com/jessieren/DeepVirFinder

Installation

DeepVirFinder 需要Python 3.6，并安装numpy、theano、keras、scikit-learn和Biopython等包。推荐使用Miniconda安装所有依赖项。

我已经有了python3.5和python3.7两个做深度学习的环境，本来想着偷懒直接用，但是发现都不支持，所以只能再创建一个python3.6的环境：

conda create --name dvf python=3.6 numpy theano=1.0.3 keras=2.2.4 scikit-learn Biopython h5py
source activate dvf

下载软件包：

git clone https://github.com/jessieren/DeepVirFinder
cd DeepVirFinder
python dvf.py -h

# 可以添加环境变量，方便调用
chmod +x dvf.py
sed -i '1d' dvf.py
sed -i '1i #!/miniconda3/envs/dvf/bin/python' dvf.py
ln -s ./dvf.py ~/miniconda3/envs/dvf/bin/
ln -s ~/biosoft/DeepVirFinder/models ~/miniconda3/envs/dvf/bin/models
dvf.py -h

Example

DeepVirFinder的输入是包含要预测序列的fasta文件，输出是包含每个输入序列的预测得分和p值的.txt文件。更高的得分或更低的p值表明更高的病毒序列可能性。

默认情况下，输出文件与输入文件在同一目录。用户也可以通过[-o]选项指定输出目录。[-l]选项设置最小序列长度阈值，低于此阈值的序列将不会被预测。该程序支持并行计算，通过[-c]指定使用的线程数。[-m]选项指定模型目录，默认模型目录为./models。

python dvf.py [-i INPUT_FA] [-o OUTPUT_DIR] [-l CUTOFF_LEN] [-c CORE_NUM]
  -h, --help            显示此帮助信息并退出
  -i INPUT_FA, --in=INPUT_FA   输入fasta文件
  -m MODDIR, --mod=MODDIR      模型目录（默认./models）
  -o OUTPUT_DIR, --out=OUTPUT_DIR 输出目录
  -l CUTOFF_LEN, --len=CUTOFF_LEN  仅预测长度>= L bp的序列（默认1）
  -c CORE_NUM, --core=CORE_NUM   并行核心数（默认1）

我们来试试，预测test文件中的crAssphage基因组：

python dvf.py -i ./test/crAssphage.fa -o ./test/ -l 300

测试没问题：

$ python dvf.py -i ./test/crAssphage.fa -o ./test/ -l 300
WARNING (theano.configdefaults): install mkl with `conda install mkl-service`: No module named 'mkl'
Using Theano backend.
1. Loading Models.
   model directory /share/home/jianglab/pengchen/biosoft/DeepVirFinder/models
2. Encoding and Predicting Sequences.
   processing line 1
   processing line 1389
3. Done. Thank you for using DeepVirFinder.
   output in ./test/crAssphage.fa_gt300bp_dvfpred.txt

Output:

crAssphage.fa_gt300bp_dvfpred.txt，输出非常简单，4列:

name	len	score	pvalue
gi|674660337|ref|NC_024711.1| Uncultured phage crAssphage, complete genome	97065	0.9978806972503662	0.004702016768638115

如需计算q值（假发现率），可以使用R包“qvalue”进行p值矫正。

关于阈值：deepvirfinder官方推荐q-value<0.01的序列认定为病毒序列，也有文献（Biogeographic patterns and drivers of soil viromes）采用 score ≥0.7 and P < 0.05来界定病毒序列，没有具体标准。

如果要自己构建数据库训练模型，可以参考软件主页。

VirSorter2

VirSorter2 是 VirSorter 的升级版，于2021年发表在Microbiome上[3]。

VirSorter2 采用多分类器、专家指导的方法来检测不同的 DNA 和 RNA 病毒基因组。它对之前的版本进行了重大更新：

包含更多病毒，包括双链 DNA 噬菌体、单链 DNA 病毒、RNA 病毒、NCLDV（核细胞病毒）、拉维病毒科（病毒噬菌体）；
应用机器学习使用基因组特征（包括结构/功能/分类注释和病毒标志基因）来估计病毒性；
使用来自宏基因组或其他来源的高质量病毒基因组进行训练。

软件：https://github.com/jiarong/VirSorter2

Installation

安装：

mamba create -n vs2 -c conda-forge -c bioconda virsorter=2
mamba activate vs2

下载数据库：

#以防之前尝试失败；
#删除-d指定的整个目录
rm -rf ./virsorter_db
# run setup
virsorter setup -d ./virsorter_db -j 4

#若下载失败也可手动下载，https://osf.io/v46sc/download
#解压后将路径传给--db-dir
tar -xzf db.tgz
mv db virsorter_db
virsorter config --init-source --db-dir=./virsorter_db

Example

wget -O test.fa https://raw.githubusercontent.com/jiarong/VirSorter2/master/test/8seq.fa

virsorter run -w test.out -i test.fa --min-length 1500 -j 4 all
 
#基于不同得分（min-score）重新快速运行程序（只运行classify步骤），新文件添加后缀（label）为rerun
virsorter run -w test.out -i test.fa --include-groups "dsDNAphage,ssDNA" -j 4 --min-score 0.9 --label rerun classify
 
#增加hmmscan线程数提高运行速度
virsorter config --set HMMSEARCH_THREADS=4

由于 VirSorter2 使用大型 HMM 数据库，这个小数据集需要几分钟才能完成。在输出目录（test.out）中，三个文件很有用：

• Final-viral-combined.fa：确定的病毒序列
• Final-viral-score.tsv：包含各组病毒序列得分的表格以及一些其他关键特征，可用于进一步过滤
• Final-viral-boundary.tsv：包含边界信息的表；这是一个中间文件，1）与其他两个文件相比可能有额外的记录，应被忽略； 2) 不包括带有 < 2 个基因但具有 >= 1 个标志基因的病毒序列； 3) group和trim_pr是中间结果，可能与final-viral-score.tsv中的max_group和max_score分别不匹配

如果要自己构建数据库训练模型，可以参考软件主页。

VIBRANT

VIBRANT 是一个功能强大的工具，用于自动恢复和注释细菌和古细菌病毒、确定基因组完整性以及从宏基因组组装中表征病毒群落，于2020年发表在Microbiome上[4]。

• 使用蛋白质注释签名的神经网络机器学习
• 指定新颖的“v-score”来确定所有注释的病毒性质
• 确定基因组完整性
• 通过代谢分析表征病毒群落功能
• 鉴定辅助代谢基因 (AMG)
• 从宿主支架上切除整合的病毒基因组
• 在不同的环境中表现良好
• 恢复新颖且丰富的病毒基因组
• 专为 dsDNA、ssDNA 和 RNA 病毒而设计

VIBRANT 使用三个数据库来识别病毒并表征病毒组代谢潜力：

• KEGG（三月发布）：https://www.genome.jp/kegg/（FTP：ftp://ftp.genome.jp/pub/db/kofam/archives/2019-03-20/）
• Pfam (v32)：https://pfam.xfam.org（FTP：ftp://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/Pfam/releases/Pfam32.0/）
• VOG（版本 94）：http://vogdb.org/（FTP：http://fileshare.csb.univie.ac.at/vog/vog94/）

安装和示例：

conda create -n vibrant python=3 pandas numpy=1.19 scikit-learn=0.21.3 prodigal hmmer biopython matplotlib seaborn
conda install -c bioconda vibrant==1.2.1
download-db.sh ~/db/VIBRANT/ #下载数据库

~/miniconda3/envs/vibrant/bin/VIBRANT_run.py
~/miniconda3/envs/vibrant/bin/VIBRANT_run.py -i contig.fa -t 180 -folder {out_dir} -l 1000 -d ~/db/VIBRANT/databases/ -m ~/db/VIBRANT/files/

Others

其他还有一些类似的工具，但我没有一一安装测试，如：

• PPR-Meta 使用机器学习方法来预测病毒和原核生物的序列。通过训练支持向量机（SVM）模型，PPR-Meta 能够高效地区分病毒和非病毒序列。该工具适用于大规模宏基因组数据的快速处理和分析。
• viralVerify 是一个专门用于病毒序列验证的工具。它结合了多种分析方法，包括序列比对、特征分析和机器学习，来验证和注释病毒序列。viralVerify 提供了详细的报告，包括病毒序列的覆盖度、基因组组成和功能注释。
• MetaPhinder 使用序列比对方法，通过与病毒数据库比对，识别宏基因组中的病毒序列。该工具适用于快速识别已知病毒序列，并能提供详细的分类信息。

最近还看到了一些比较新的工具文章可以帮助病毒分析，如：

• COBRA（Contig Overlap Based Re-Assembly）是一种生物信息学工具[5]，可从短双端读长的宏基因组中组装出更高质量的病毒基因组。 COBRA 是用 Python 编写的。迄今为止，COBRA 仅在来自 metaSPAdes、IDBA_UD 和 MEGAHIT 的组装contigs和支架上进行了测试。

• bio-transformers 证明蛋白质语言模型可以捕获原核病毒蛋白质功能[6]，从而使病毒序列空间的新部分能够被分配具有生物学意义的标签。蛋白质语言模型增强了病毒蛋白质的远程同源性检测，作为现有方法的有用补充。

References

1. Camargo, A.P., Roux, S., Schulz, F. et al. Identification of mobile genetic elements with geNomad. Nat Biotechnol (2023). https://doi.org/10.1038/s41587-023-01953-y
2. Ren, J., Song, K., Deng, C., Ahlgren, N.A., Fuhrman, J.A., Li, Y., Xie, X., Poplin, R. and Sun, F. (2020), Identifying viruses from metagenomic data using deep learning. Quantitative Biology, 8: 64-77. https://doi.org/10.1007/s40484-019-0187-4
3. Guo, J., Bolduc, B., Zayed, A.A. et al. VirSorter2: a multi-classifier, expert-guided approach to detect diverse DNA and RNA viruses. Microbiome 9, 37 (2021). https://doi.org/10.1186/s40168-020-00990-y
4. Kieft, K., Zhou, Z. & Anantharaman, K. VIBRANT: automated recovery, annotation and curation of microbial viruses, and evaluation of viral community function from genomic sequences. Microbiome 8, 90 (2020). https://doi.org/10.1186/s40168-020-00867-0
5. Chen, L., Banfield, J.F. COBRA improves the completeness and contiguity of viral genomes assembled from metagenomes. Nat Microbiol 9, 737–750 (2024). https://doi.org/10.1038/s41564-023-01598-2
6. Flamholz, Z.N., Biller, S.J. & Kelly, L. Large language models improve annotation of prokaryotic viral proteins. Nat Microbiol 9, 537–549 (2024). https://doi.org/10.1038/s41564-023-01584-8

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