Neues KI-Werkzeug beschleunigt die Genannotation
Die von den CEPLAS-Wissenschaftler*innen Alisandra Denton (ehemaliges Mitglied), Sebastian Triesch, Niklas Kiel, Nima Saadat, Oliver Ebenhöh, Björn Usadel, Andreas Weber und anderen veröffentlichte Studie stellt Helixer vor, ein neuartiges Tool auf Basis von Deep Learning und Hidden-Markov-Modellen für die ab initio-Genvorhersage in eukaryotischen Genomen.
Helixer kann aus rohen DNA-Sequenzen hochpräzise Genmodelle erstellen – ohne dass zusätzliche Daten wie z.B. RNA-Seq Daten erforderlich sind – und ist somit für Pilze, Pflanzen, Wirbeltiere, Wirbellose und mehr geeignet.
Benchmarking-Tests zeigen, dass die Vorhersagen von Helixer mit denen bestehender Annotationstools übereinstimmen oder diese sogar übertreffen und sich eng an von Expert*innen kuratierten Referenzen orientieren, was eine schnelle und zuverlässige Genomannotation unmittelbar nach der Sequenzierung ermöglicht.