基因组de novo组装

分以下几个部分：
CLR组装
HIFI组装
ONT组装
二、三代数据矫正
组装结果评估

一、CLR组装

下机数据：
在这里插入图片描述
主要用那个bam文件
软件：wtdbg2
第一步：bam转fasta文件
参考：https://www.jianshu.com/p/03c7eb11102d

# 进行基因组装
wtdbg2 -t 40 -i test.subreads.bam.fasta -fo test -L 5000 # -fo 设置前缀
# 得到一致性序列
wtpoa-cns -t 16 -i test.ctg.lay -fo test.ctg.lay.fa
# 利用三代reads的比对结果对基因组序列进行打磨修正
minimap2 -t 16 -x map-pb -a test.ctg.lay.fa test.subreads.bam.fasta | samtools view -Sb - > test.ctg.lay.map.bam
# -t 16：指定使用16个线程进行并行处理，以加快比对速度。
# -x map-pb：指定比对模式为长读长（PacBio或Oxford Nanopore）数据的比对。
# -a：生成在SAM格式中输出比对的所有辅助信息，包括未比对上的reads。
# test.ctg.lay.fa：表示比对的基因组序列。
# test.subreads.bam.fasta：表示待比对的长读长序列文件，以BAM或FASTA格式存储。
# samtools view：用于查看或转换SAM/BAM/CRAM格式的工具。
# -Sb：指定将输入解释为SAM格式并将其转换为BAM格式。
# -：表示从标准输入读取输入数据。
# >：将输出重定向到文件。
# test.ctg.lay.map.bam：表示输出的BAM文件名。samtools sort test.ctg.lay.map.bam -o test.ctg.lay.map.srt.bam
samtools view test.ctg.lay.map.srt.bam | wtpoa-cns -t 16 -d test.ctg.lay.fa -i - -fo test.ctg.lav.2nd.fa

二、HIFI组装

下机数据：
在这里插入图片描述
软件：HiFiasm 要求数据格式fasta

hifiasm --primary -o test -t 10 test_HiFi.fa 2>test.log
#输入文件格式为: .fa(.gz)或 fq(.gz) -t 设置使用cpu数量
# 得到的.gfa结果能够通过gfa2fasta.py转化成.fasta
# 或者用以下命令：
awk '/^S/(print ">"$2;print $3)' test.bp.p_ctg.gfa > test.bp.p_ctg.fa

三、ONT组装

软件：Canu 这个教程好像不完整，可以去官网：https://github.com/marbl/canu
等我再找找教程

canu -p xxx -d xxx genomeSize=XXm -nanopore-raw oxford.fasta
# -s接一个配置文件
# -p制定输出前缀
# -d指定输出结果目录
# -options显示全部选项参数 
# genomeSize设置一个预估的基因组大小，便于让Canu估计测序深度，单位是K，M，G 
# maxThreads设置最大线程数 
# rawErrorRate设置两个未纠错read之间最大期望差异碱基数 
# correctedErrorRate设置纠错后read之间最大期望差异碱基数 
# minReadLength设置最小使用的reads长度
# minOverlapLength设置Overlap的最小长度

四、二/三代数据纠错

二代数据纠错：

使用pilon包进行二代数据纠错
准备数据：
draft.genome.fa
二代clean data

# 构建索引并比对：
bwa index -p test test.ctg.lav.2nd.fa
bwa mem -t 12 test test_R1.fastq test_R2.fastq | samtools sort -@ 10 -O bam -o align.bam
samtools index -@ 10 align.bam
# 使用pilon进行polish
pilon --genome test.ctg.lav.2nd.fa --frags align_filter.bam --fix snps,indels --output pilon_polished --vcf
# --frags表示输入的是1kb以内的paired-end文库 
# --jumps表示大于1kb以上的mate pair文库 
# --bam则是让软件自己猜测 
# -vcf输出一个vcf文件，包含每个碱基的信息
# --fix pilon将会处理的内容，基本上选snp和indels就够了 
# --variant启发式变异检测 
# 	--minmq用于pilon堆叠的read最低比对质量，默认是0

三代数据纠错：

软件：racon

##第一轮
minimap2 -t 20 pilon_polished.fasta test.subreads.bam.fasta > round1.paf
racon -t 20 test.subreads.bam.fasta round1.paf pilon_polished.fasta > round1.fasta 
##第二轮
minimap2 -t 20 round1.fasta test.subreads.bam.fasta > round2.paf
racon -t 20 test.subreads.bam.fasta round2.paf round1.fasta > round2.fasta 
##第三轮
minimap2 -t 20 round2.fasta test.subreads.bam.fasta > round3.paf
racon -t 20 test.subreads.bam.fasta round3.paf round2.fasta > round3.fasta

五、组装结果评估

使用TBtools评估组装结果，简单评估初步组装的基因组大小、contigN50和contig数量
使用软件中的fasta Stats功能

六、Hi-C数据挂载、染色体级别基因组的组装

下机数据：基于二代测序技术得到的二代双端测序数据。与一般二代测序数据不同的是，建库方式不同，测到的数据为特定位置的序列。

在这里插入图片描述
Hi-C挂载一般分为三步:
(1) Hi-C数据比对到contig级别基因组上
(2) 基于比对结果进行contig的聚类、排序，形成supper scaffold级别基因组
(3) 基于scaffold级别基因组和对应位置信息进行手动校正，得到校正后的染色体级别基因组

挂载：使用Juicer软件

# Step 1:为基因组建立索引 
bwa index genome.fa
# Step 2: 根据基因组构建酶切位点文件
python 路径/generate_site_positions.py MboI train 路径/train.fasta
# MboI是酶的名字
# Step 3: 获取每条contig的长度信息
awk 'BEGIN{OFS="\t"}{print $1, $NF}' train_MboI.txt > genome.chrom.sizes
# Step 4: 运行juicer
juicer.sh -D juicer -d juicer -s MboI -g train -z train.fasta -y train_MboI.txt -p genome.chrom.sizes -t 12
# 生成merged_nodups.txt作为下一步3D-DNA的输入文件之一
# Step 5: 挂载
run-asm-pipeline.sh -r 0 ref.fasta merged_nodups.txt &> 3d.log &
# -r 设置的是3d-DNA进行几轮调整的意思

结果可视化：
将上一步的reference.rawchrom.assembly、reference.rawchrom.hic导入juicebox中可视化，然后校正。导出矫正后的reference.rawchrom.review.assembly文件。
再次运行3d-DNA:

3d-dna-master/run-asm-pipeline-post-review.sh -r reference.rawchrom.review.assembly ref.fasta aligned/merged_nodups.txt &> 3d.log &

路径/3d-dna-master/run-asm-pipeline-post-review.sh -r reference.rawchrom.review.assembly 路径 /ref.fasta aligned/merged_nodups.txt &> 3d.log &
最后会得到新的reference.FINAL.assembly、reference.FINAL.fasta就是最终的结果。
挂载率：已经挂载到染色体上的序列的总长度/基因组大小

七、组装结果的评估

使用TBtools和BUSCO对组装结果评估
BUSCO评估基因组组装完整度

# Step1. 下载对应的BUSCO数据库 
# https://busco-data.ezlab.org/v5/data/lineages/
# Step2. 使用BUSCO进行评估
run_BUSCO.py -i [组装的文件.fasta] -l [数据库文件夹] -o [输出文件名] -m [评估模式] [其他一些选项]

使用minimap2对序列一致性进行评估：

# Step1. 使用minimap2比对回组装的基因组
minimap2 -ax map-pb genome.fasta HiFi.bam.fasta -t 24 > aln.sam
# Step2. 基于比对结果统计reads的比对率、基因组的覆盖度以及深度 
samtools view -bS aln.sam > aln.bam
samtools sort aln.bam -o minimap.merged.bam --output-fmt BAM 
samtools flagstat minimap.merged.bam > minimap.merged.bam.flagstat 
samtools depth -aa minimap.merged.bam > depth.info

八、重复序列注释

重复序列广泛存在于真核生物基因组中，这些重复序列或集中成簇，或分散在基因之间。根据分布特点把重复序列分为散在重复序列(Interspersed repeats)和串联重复序列(Tandem repeats)。真核生物基因组存在大量重复序列，重复序列会导致BLAST结果出现假阳性，增加基因结构注释的计算压力甚至影响预测正确性。因此，在基因结构注释前会对基因组进行重复序列屏蔽(mask)。
在这里插入图片描述
分析流程：

串联重复注释

使用的软件:GMATA、TRF

# GMATA:
perl gmat.pl -i 路径/genome.fa
perl ssrfig.pl -i 路径/genome.fa.ssr.sat2
perl ssr2gff3.pl -i 路径/genome.fa.ssr 
#得在GMATA路径下调用脚本，否则会报错，无法找到其他需要调用的脚本。生成的结果文件会出现在第一 步提供的序列文件所在目录。
# 第三步会生成结果文件:fPagMaj_v.1.0.genome.fasta.ssr.gff3
# TRF:
TRF:trf xxx.genome.fa 2 7 7 80 10 50 2000 -d -h 
#生成结果文件xxx.genome.fasta.2.7.7.80.10.50.2000.dat
# 转成gff3格式:
python 路径/TRF2GFF-master/TRF2GFF.py -d xxx.genome.fasta.2.7.7.80.10.50.2000.dat -o xxx.genome.fasta.2.7.7.80.10.50.2000.gff3 # 查一下这一步Python版本

基于tandem repeats的注释结果对基因组文件进行soft masked(将碱基由大写字母转换为小写字母)

bedtools maskfasta -soft -fi genome.fa -bed 路径/xxx.genome.fa.ssr.gff3 -fo xxx.genome.soft.masked.fa
bedtools maskfasta -soft -fi genome.soft.fa -bed 路径/genome.fa.2.7.7.80.10.50.2000.dat.gff -fo genome.soft.masked2.fa

散在重复注释

# RepeatMasker软件
RepeatMasker -gff -nolow -no_is -norna -pa 24 -lib RepeatMasker/Libraries/RepeatMasker.lib genome.soft.masked2.fa
# 生成genome.soft.masked2.fa.out.gff文件
# LTR_FINDER软件
perl LTR_FINDER_parallel-master/LTR_FINDER_parallel -seq genome.soft.masked2.fa -threads 40

九、编码基因预测

编码基因预测:可以产生具有生物学功能的蛋白的基因。一般包括启动子，转录起始， 5’UTR，起始密码子，外显子，内含子，终止密码子， 3’UTR， poly-A等结构。

基于转录组预测

IsoSeq(三代全长转录组)组装

# Step 1 Circular Consensus Sequence calling
nohup ccs m64165_210720_132918.subreads.bam muscle.ccs.bam --min-rq 0.9 -j 48 > ccs.log 2>&1 &
# Step 2 Primer removal and demultiplexing
nohup lima muscle.ccs.bam primer.fasta muscle.f1.bam --isoseq --peek-guess -j 12 > lima.log 2>&1 &
# Step 3 Refine
nohup isoseq3 refine muscle.f1.NEB_5p--NEB_Clontech_3p.bam primer.fasta muscle.flnc.bam > isoseq3.log 2>&1 &
# Step 3b Merge SMRT Cells # 这一步没懂
ls 
/home/gaodong/Sparidae/speceis_raw_data/Pagrus_major/new_version/isoseq/muscle_3/all/FISO21H002064_1 A/muscle.flnc.bam
# Step 4 - Clustering /home/gaodong/Sparidae/speceis_raw_data/Pagrus_major/new_version/isoseq/spleen/all/FISO21H002066_1A/ spleen.flnc.bam > flnc.fofn
nohup isoseq3 cluster flnc.fofn clustered.bam --verbose --use-qvs > cluster.log 2>&1 & 
# 这一步得到结果:clustered.hq.fasta.gz

转录本去冗余

nohup cd-hit-est -i 路径/clustered.hq.fasta.gz -o transcripts.fasta -c 0.99 -T <Num> -G 0 -aL 0.90 -AL 100 -aS 0.99 -AS 30 > cd-hit.log 2>&1 &

PASA预测

# 基于转录组进行基因预测
seqclean 路径/transcripts.fasta -c 40
nohup perl Launch_PASA_pipeline.pl -c PASApipeline.v2.4.1/pasa_conf/alignAssembly.config -C -R -g genome.fasta -t transcripts.fasta.clean -T -u transcripts.fasta --ALIGNERS blat --CPU 40
#  --ALIGNERS blat 这里选blat就行，gmap容易报错
# alignAssembly.config 记得配置这个文件，百度查一下就ok
# transcripts.fasta 的seqclean会生成transcripts.fasta.cln， 所以，transcripts.fasta transcripts.fasta.cln和transcripts.fasta.clean 必须在同一个目录下。
# 生成文件中有sqlite.pasa_assemblies.gff3后缀的文件

使用TranDecoder在上一步基础上预测ORF

PASApipeline.v2.4.1/scripts/pasa_asmbls_to_training_set.dbi -pasa_transcripts_fasta test.sqlite.assemblies.fasta -pasa_transcripts_gff3 test.sqlite.pasa_assemblies.gff3
TransDecoder.LongOrfs -t test.sqlite.assemblies.fasta
TransDecoder.Predict -t test.sqlite.assemblies.fasta
transdecoder/util/cdna_alignment_orf_to_genome_orf.pl test.sqlite.assemblies.fasta.transdecoder.gff3 test.sqlite.pasa_assemblies.gff3 test.sqlite.assemblies.fasta > test.sqlite.assemblies.fasta.transdecoder.genome.gff3
transdecoder/util/gff3_file_to_bed.pl test.sqlite.assemblies.fasta.transdecoder.genome.gff3 > test.sqlite.assemblies.fasta.transdecoder.genome.bed

基于同源序列预测

选亲缘关系比较近的物种的蛋白序列

exonerate -q 同源蛋白序列.pep -t genome.fasta --model protein2genome --querytype protein --targettype dna --showvulgar no --softmaskquery yes --softmasktarget yes --minintron 20 -- maxintron 10000 --showalignment no --showtargetgff yes --showcigar no --geneseed 250 --score 250 --bestn 0 --verbose 0 > test.exonerate.gff

如果有多个物种，就分别做，做完cat合并就ok

从头预测

基于转录组预测结果
用运行完TranDecoder生成的结果，有5‘ 3’阅读框那个gff文件
软件：Augustus

Step1，创建训练集
# 选1000个 作为训练集
gff2gbSmallDNA.pl 转录组预测结果.transdecoder.gff3 test.genome.soft.masked4.fasta 1000 test.gene.raw.gb
# 统计文件中有多少个基因
grep 'LOCUS' test.gene.raw.gb | wc -l
# 创建初始化的物种HMM文件
new_species.pl --species=for_bad_genes_removing --AUGUSTUS_CONFIG_PATH=路径/miniconda3/envs/bamtools/config
# 尝试训练，捕捉错误
etraining --species=for_bad_genes_removing --stopCodonExcludedFromCDS=false test.gene.raw.gb 2>train.err 
cat train.err | perl -pe 's/.*in sequence (\S+): .*/$1/' > badgenes.lst
filterGenes.pl badgenes.lst test.gene.raw.gb > test.gene.gb
# Step2，获取测试集和训练集
randomSplit.pl test.gene.gb 400 # 这个400要小于文件中基因数
new_species.pl --species=train_test --AUGUSTUS_CONFIG_PATH=路径/miniconda3/envs/bamtools/config #这一步生成的目录是:路径/miniconda3/envs/bamtools/config/species/train_test
etraining --species=train_test test.gene.gb.train > train.1.out 
augustus --species=train_test test.gene.gb.test > test.1.out
# 再次测试
randomSplit.pl test.gene.gb.train 300 # 小于前面的400
optimize_augustus.pl --species=train_test --rounds=5 --cpus=10 --kfold=10 test.gene.gb.train.test --onlytrain=test.gene.gb.train.train > optimize.out
etraining --species=train_test test.gene.gb.train > train.2.out
augustus --species=train_test test.gene.gb.test > test.2.out
# 正式预测基因结构:
augustus --species=train_test --AUGUSTUS_CONFIG_PATH=路径/miniconda3/envs/bamtools/config --uniqueGeneId=true --noInFrameStop=true --gff3=on --strand=both test.genome.soft.masked4.fasta > 路径/test.genome.soft.masked4.fasta.out
##这样会很慢。最好的办法是，先将基因组按照染色体数目分割，unanchored的分在一起，一共25个文件。 然后使用augustus.parallel.pl 进行预测。
nohup perl augustus.parallel.pl file.txt > augustus.parallel.log 2>&1 &

整合结果

软件：EVM

Step1 前期预测结果格式统一
# 转换Augustus结果的格式并验证（从头预测）: 
EVidenceModeler-1.1.1/EvmUtils/misc/augustus_GFF3_to_EVM_GFF3.pl 路径/test.genome.masked4.augustus.gff3 > test.genome.masked4.augustus.evm.input.gff3
EVidenceModeler-1.1.1/EvmUtils/gff3_gene_prediction_file_validator.pl test.genome.masked4.augustus.evm.input.gff3
# 转换Exonerate结果的格式(同源预测): 
EVidenceModeler-1.1.1/EvmUtils/misc/Exonerate_to_evm_gff3.pl fPagMaj.genoma.masked4.exonerate.gff > fPagMaj.genoma.masked4.exonerate.gff3
# PASA的结果可以直接通过验证。

配置EVM权重文件，三代转录本预测最可信，其次同源预测，最后从头预测
在这里插入图片描述
整合：

# Step 2 分割基因组和注释文件
EVidenceModeler-1.1.1/EvmUtils/partition_EVM_inputs.pl --genome xxx.genome.soft.masked4.fasta --gene_predictions 路径/augustus/test.genome.masked4.augustus.evm.input.gff3 --protein_alignments 路径/exonerate/test.genoma.masked4.exonerate.gff3 --transcript_alignments 路径/PASA/test.assemblies.fasta.transdecoder.genome.gff3 --segmentSize 1000000 --overlapSize 100000 --partition_listing partitions_list.out

# Step 3 生成EVM命令
路径/EVidenceModeler-1.1.1/EvmUtils/write_EVM_commands.pl --genome test.genome.soft.masked4.fasta --weights weights.txt --gene_predictions 路径/augustus/test.genome.masked4.augustus.evm.input.gff3 --protein_alignments 路径/exonerate/test.genoma.masked4.exonerate.gff3 --transcript_alignments 路径/PASA/test.assemblies.fasta.transdecoder.genome.gff3 --output_file_name evm.out -- partitions partitions_list.out > commands.list
# Step 4 并行运算EVM
parallel --jobs 40 < commands.list

# Step 5 合并并行结果 
EVidenceModeler-1.1.1/EvmUtils/recombine_EVM_partial_outputs.pl --partitions partitions_list.out --output_file_name evm.out EVidenceModeler-1.1.1/EvmUtils/convert_EVM_outputs_to_GFF3.pl --partitions partitions_list.out --output evm.out --genome test.genome.soft.masked4.fasta
# Step 6 结果转换成gff3
find . -regex ".*evm.out.gff3" -exec cat {} \; > EVM.all.gff3

# 使用PASA结果对EVM整合结果进行校正和添加UTR区域 
PASApipeline.v2.4.1/scripts/Load_Current_Gene_Annotations.dbi -c 路径/PASApipeline.v2.4.1/pasa_conf/alignAssembly.config -g 路径/test.genome.soft.masked4.fasta - P ../EVM/EVM.all.gff3
nohup 路径/PASApipeline.v2.4.1/Launch_PASA_pipeline.pl -c 路径 /PASApipeline.v2.4.1/pasa_conf/annotationCompare.config -g 路径/test.genome.soft.masked4.fasta -t transcripts.fasta.clean -A -L --annots 路径/EVM/EVM.all.gff3 -- CPU <Num> > pasa_update.log 2>&1 &

十、ncRNA注释

rRNA注释
tRNA注释
snRNA注释
非编码RNA指不被翻译成蛋白质的RNA，这些RNA虽不被翻译成蛋白质，但是具有重要的生物学功能。
rRNA(核糖体RNA):与蛋白质结合形成核糖体，其功能是作为mRNA的支架，提供mRNA翻译成蛋白质的场所。
tRNA(转运RNA):携带氨基酸进入核糖体，使之在mRNA指导下合成蛋白质。
snRNA(小核RNA):将mRNA降解或抑制其翻译，具有沉默基因的功能。
miRNA(MicroRNA):主要参与RNA前体的加工过程，是RNA剪切体的主要成分。

rRNA注释：RNAmmer

# 下载RNAmmer后将其解压缩，注意提前创建目录，将压缩文件放入，解压缩。
# 配置路径:
perl -p -i -e 's/(my \$INSTALL_PATH).*/$1 = \"\/private_software\/rnammer_1.2\";/' /private_software/rnammer_1.2/rnammer
# 配置hmmsearch路径:##rnammer 一定要用hmmer2.3版本,后边已经更换。
perl -p -i -e 's/^(\s+\$HMMSEARCH_BINARY).*/$1 = \"\/private_software\/hmmer- 3.3.2\/src\/hmmsearch\";/'/private_software/rnammer_1.2/rnammer
# 运行:
nohup 路径/rnammer-1.2/rnammer -multi -S euk -gff rRNA.predict.gff -h rRNA.predict.report -xml rRNA.predict.xml -f rRNA.predict.fasta 路径/xxx.genome.soft.masked4.fasta > rnammer.log 2>&1 &

tRNA注释：tRNAscan-SE

##先安装好Infernal，不然没法正常运行，而且，默认去/usr/local/bin 下去找infernal的cmsearch,cmscan。 如果使用conda装的，还需要构建软连接。
nohup tRNAscan-SE -o tRNA.out -f tRNA.ss -m tRNA.stats 路径/xxx.genome.soft.masked4.fasta > tRNAscan.log 2>&1 &

snRNA

# 首先，下载Rfam的fa数据，和cm数据。从中基于关键词，将各个RF*.fa 中的snRNA提取出来。构建对应的 blast的检索库。然后基于此进行blastn比对
nohup blastn -outfmt 6 -evalue 1 -num_alignments 10000 -db 路径/snRNA/snRNA -query 路径 /xxx.genome.soft.masked4.fasta -out xxx.genome.soft.masked.4.snRNA.blast.out > blastn.log 2>&1 &
# 基于比对结果，过滤，然后用TBtools将各个RF*中的snRNA分开保存。 再利用infernal的cmsearch对上述结果进行验证，得到最后的snRNA注释结果:
cmsearch 路径/cm_files/RF00001.cm xxx.snRNA.RF00001.fa > xxx.RF00001.cmsearch

十一、基因组功能注释

Nr,Swiss-prot和TrEmBL数据库的注释
KEGG数据库的注释
GO数据库的注释
基因功能的注释依赖于上一步的基因预测，根据预测结果从基因组上提取翻译后的蛋白序列和主流的数据库进行比对，完成功能注释。常用数据库有以下几种:NR，KEGG，Uniprot(Swiss-Prot， TrEMBL)，GO。

Nr,Swiss-prot和TrEmBL数据库的注释

nohup diamond makedb --threads 180 --in nr.fa --db NR_2023_07_23 & # diamond建库
nohup diamond blastp --db 路径/nr_prot.dmnd -q test.clean.protein.fasta -p 48 --min-score 100 --id 50 -b 12 --outfmt 6 --out test.genome.nr.out > nr.log 2>&1 &
nohup diamond blastp --db 路径/swissprot_index.dmnd -q test.clean.protein.fasta -p 48 -- min-score 100 --id 50 --outfmt 6 --out test.genome.swissprot.out > swissorot.log 2>&1 & # 选结果文件中evalue（倒数第二列）在0.001以下的
nohup diamond blastp --db 路径/uniprot_trembl_2021_8_22.dmnd -q test.clean.protein.fasta - p 48 --min-score 100 --id 50 --outfmt 6 --out test.genome.trembl.out > trembl.log 2>&1 &

参考这里：https://blog.csdn.net/m0_53945548/article/details/133872288 这里有详细解读
test.clean.protein.fasta 蛋白文件使用gffread从基因组提取，参考链接：https://www.jianshu.com/p/e668795a3390

序列比对软件:blast、diamond、blat diamond作为一个和BLAST具有相似功能的软件，具有以下特点:
• 比BLAST快500到20,000倍
• 长序列的移框联配分析(frameshift alignment) • 资源消耗小，普通台式机和笔记本都能运行
• 输出格式多样

KEGG数据库注释

构建本地KEGG数据库，使用diamond进行注释。（据说很麻烦）

基于KofamKOALA：
两个教程：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/375740435
https://www.jianshu.com/p/b24d34b8f3ac

GO数据库注释

要下载interproscan数据库？

nohup 路径/interproscan/interproscan-5.53-87.0/interproscan.sh -i xxx.clean.protein.fasta -dp -f tsv > interproscan.log 2>&1 &

教程在这：https://www.jianshu.com/p/2651a2e0cf3d

其他数据库注释

COG直系同源蛋白数据库:NCBI开发的用于同源蛋白注释的数据库。
KOG数据库:KOG(Clusters of orthologous groups for eukaryotic complete genomes)真核生
物蛋白相邻类的聚簇。构成每个KOG的蛋白都是被假定来自一个祖先蛋白，要么是orthologs，要么是 paralogs。orthologs是指来自不同物种的由垂直家系(物种形成)进化而来的蛋白，并且保留与原始蛋白相同的功能;paralogs是指在一定物种中来源于基因复制的蛋白，可能会进化成新的与原来有关的功能。
eggNOG数据库:eggNOG(evolutionary genealogy of genes:non-supervised orthologous groups)由EMBL创建，是对NCBI的COG数据库的拓展，提供了不同分类水平蛋白的直系同源分组 (Orthologous Groups，OG)，包括真核生物，原核生物，病毒的信息。拓展了COG的分类，采用无监督聚类算法在全基因组范围内推导基因功能，更适合谱系特征基因的分析。
string数据库:搜寻已知蛋白质和预测蛋白质之间的相关关系的系统，包括蛋白质之间的物理作用和间接的功能相关性。基于染色体临近，系统进化谱，基因融合和基因芯片数据等计算基因或蛋白的共表达。