文献信息：
标题：PathoFact: a pipeline for the prediction of virulence factors and antimicrobial resistance genes in metagenomic data
中文：PathoFact：鉴定宏基因组中毒力因子和耐药基因
杂志：Microbiome
时间：2021.2.17
摘要：
背景：病原微生物通过侵袭，定殖和破坏其宿主而引起疾病。 包括细菌毒素在内的致病因子会导致致病性。 此外，抗菌素耐药基因可使病原体逃避原本可以治愈的治疗。 要了解微生物组组成，功能和疾病之间的因果关系，必须原位鉴定毒力因子和抗菌素耐药基因。 当前，明显缺乏在宏基因组数据集中同时识别这些因素的计算方法。
结果：在这里，我们介绍PathoFact，这是一种能够高度准确地（分别为0.921、0.832和0.979）和特异性（0.957、0.989和0.994）对毒力因子，细菌毒素和抗菌素耐药基因进行情境预测的工具。我们评估PathoFact在模拟宏基因组数据集上的性能，并与其他两个通用工作流进行比较，以分析宏基因组数据。在预测毒力因子和毒素基因方面，PathoFact优于所有现有的工作流程。在预测抗菌素耐药性方面，它的性能可与一条管道相媲美，而性能却优于其他。我们进一步证明了PathoFact在代表实际感染以及假设病原性或细菌毒素起作用的慢性疾病的三个公共病例对照宏基因组学数据集上的性能。在每种情况下，我们都确定了区分病例和对照组的毒力因子和AMR基因，从而揭示了与研究疾病相关的新型基因。
总结：PathoFact是易于使用，模块化且可重现的管道，用于鉴定宏基因组学数据中的毒力因子，细菌毒素和抗菌素耐药基因。 此外，我们的工具将对这些致病性因素的预测与可移动遗传元件的识别相结合。 通过考虑相关基因的基因组背景，这为分析提供了进一步的深度。 此外，PathoFact的毒力因子，毒素和抗菌素耐药基因模块可以独立应用，从而使其成为灵活而通用的工具。 PathoFact，其模型和数据库是免费的。
