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phabox2噬菌体识别和注释

识别和分析宏基因组数据中的噬菌体，小工具基于PhaBOX开发，集成了工具（PhaMer、PhaTYP、PhaGCN 和 CHERRY），分别用于噬菌体鉴定、生活方式预测、分类学分类和宿主预测。输入文件为待注释contig文件，后缀名为*.fasta、*.fa、*.fas、*.fna、*.fnn等，提交文件后设置长度截止阈值，要求>=3000bp，如：3000。
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识别和分析宏基因组数据中的噬菌体，小工具基于PhaBOX开发，集成了工具（PhaMer、PhaTYP、PhaGCN 和 CHERRY），分别用于噬菌体鉴定、生活方式预测、分类学分类和宿主预测

支持以下参数：

    end_to_end：全流程一键执行整合以下5个核心模块（phamer → phagcn → phatyp → cherry → phavip），自动完成从病毒鉴定到功能注释的全流程分析；

    phamer：病毒序列鉴定通过比对数据库（如Caudoviricetes类病毒）识别输入序列中的病毒Contig，过滤宿主污染；

    phagcn：分类学分级，基于图卷积神经网络（GCN）与Virus Taxonomic Database，预测病毒的科/属级分类地位；

    phatyp：溶原/裂解生活方式预测，通过机器学习模型（整合基因含量、序列特征）判断病毒是：✅ 温和性噬菌体（可整合宿主基因组） ✅ 裂解性噬菌体（直接裂解宿主）；

    cherry：宿主预测，基于CRISPR spacer匹配、同源基因及序列相似性，预测病毒可能侵染的宿主物种（如细菌/古菌）；

    phavip：病毒蛋白功能注释，比对PHROG、VFDB等数据库，注释病毒蛋白的功能域（如衣壳蛋白、整合酶）、毒力因子及保守基因家族；

    contamination：污染检测，识别样本中的外源污染（如宿主DNA、质粒）或前噬菌体（Provirus），确保数据纯净性；

    votu：病毒操作分类单元聚类，基于ANI（核酸相似性）或AAI（氨基酸相似性）将病毒基因组聚类为vOTUs，用于界定物种边界（通常≥95% ANI为同一vOTU）；

    tree：系统发育树构建，利用噬菌体保守标记基因（如Terminase大亚基）构建多序列比对，生成系统发育树，可视化病毒间的进化关系。


示例文件：

待注释contig文件，后缀名为*.fasta、*.fa、*.fas、*.fna、*.fnn等，提交文件后设置长度截止阈值，要求>=3000bp，如：3000




小工具结果：

final_prediction_summary.tsv：通过合并所有子程序的输出而生成

phavip_prediction.tsv

phamer_prediction.tsv


cherry_prediction.tsv

phagcn_prediction.tsv

phatyp_prediction.tsv



参考文献：

1. Jiayu Shang, Cheng Peng, Herui Liao, Xubo Tang, Yanni Sun, PhaBOX: a web server for identifying and characterizing phage contigs in metagenomic data, Bioinformatics Advances, Volume 3, Issue 1, 2023, vbad101, https://doi.org/10.1093/bioadv/vbad101

2. Jiayu Shang, Xubo Tang, Ruocheng Guo, Yanni Sun, Accurate identification of bacteriophages from metagenomic data using Transformer, Briefings in Bioinformatics, 2022;, bbac258, https://doi.org/10.1093/bib/bbac258

3. Jiayu Shang, Jingzhe Jiang, Yanni Sun, Bacteriophage classification for assembled contigs using graph convolutional network, Bioinformatics, Volume 37, Issue Supplement_1, July 2021, Pages i25–i33, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab293

4. Jiayu Shang, Yanni Sun, CHERRY: a Computational metHod for accuratE pRediction of virus–pRokarYotic interactions using a graph encoder–decoder model, Briefings in Bioinformatics, 2022;, bbac182, https://doi.org/10.1093/bib/bbac182

5. Jiayu Shang, Xubo Tang, Yanni Sun, PhaTYP: predicting the lifestyle for bacteriophages using BERT, Briefings in Bioinformatics, 2022;, bbac487, https://doi.org/10.1093/bib/bbac487








当前版本为1.0版本，上架时间为：2025-07-06