genemark和genemarks有什么区别

GeneMarkS则是GeneMark.hmm程序的扩展。

GeneMark程序可以预测基因，以及蛋白质编码区阅读框的位移。在使用GeneMark程序前，首先要利用makemat或GeneMarkS程序生成相应的GeneMark模型，而GeneMark.hmm在使用前，同样要先确定其预测时所需的模型，该模型一方面可以利用probuild或GeneMarkS生成。

GeneMarkS除了可以预测基因外，正如上述所言，GeneMarkS程序还能为GeneMark.hmm或GeneMark生成一些统计学模型。所以，GeneMarkS能以两种方式运行：

A、作为统计模型生成程序和基因发现程序

B、作为统计模型生成程序

这问题我也遇到了，网上找半天没找到合适的方案，于是自己写了一个，代码如下

import glob # 都是标准库的东西

import os

# 把你想建hmm的fasta文件(比对好的)和本程序放在同一个文件夹里，然后运行本程序直接跑hmmbuild

os.chdir(os.path.dirname(__file__))

fs = glob.glob('*.fasta') # 获取每个fasta文件，如果你的fasta文件里有不是.fasta后缀名的，可以改这里，或者直接改成'*.fa*'

for f in fs:

    hmm = os.path.splitext(f)[0] + '.hmm'

    stockholm = os.path.splitext(f)[0] + '.sto'

    with open(f, 'r') as fhandle: # 这个是读fasta文件用的，把所有fasta文件都保存到列表里

        fastas = ['>' + tmp.replace('\n', '\r', 1).replace('\n', '').replace('\r', '\n') for tmp in tuple(filter(None, (fhandle.read().split('>'))))]

    for i in range(len(fastas)):

        fastas[i] = fastas[i].split('\n')

        fastas[i][0] = fastas[i][0].split()[0][1:10]

        tmp = []

        for j in range(len(fastas[i][1]) // 80 + 1):

            tmp.append(fastas[i][1][80 * j : 80 * j + 80])

        fastas[i][1] = tmp

    with open(stockholm, 'w') as out: # 这里在写sto文件

        out.write('# STOCKHOLM 1.0\n\n')

        for j in range(len(fastas[0][1]) - 1):

            for i in range(len(fastas)):

                out.write('% -12s%s\n' % (fastas[i][0], fastas[i][1][j]))

            out.write('\n')

        for i in range(len(fastas)):

            out.write('% -12s%s\n' % (fastas[i][0], fastas[i][1][-1]))

        out.write('//')

    os.system('hmmbuild --amino %s %s' % (hmm, stockholm)) # 这里在跑hmmbuild，你可以自行修改里面的参数

不是。

它是真核基因预测小工具。

FGENSH是商业软件，由Softberry公司负责维护和发布，用户只能联网小量使用。若需要大量使用或本地化运行，则需要付费。

FgeneSH是用来预测基因组DNA序列中多个基因的程序。FgeneSH是最快（比GenScan快50到100倍）和最准确的基因探测仪。下面主要为大家分享FGENESH（基于HMM）的使用方法，在首页点击Run Programs Online或Gene Finding in Eukaryota，第一个工具即是我们所需的。工具的界面很简单，主要包括一个核酸序列输入框、一个用于上传序列文件的“选择文件”按钮，以及用于提交任务的“search”按钮。软件的用法很简单，将fasta格式的DNA序列复制粘贴到序列输入框，或者点击“选择文件”按钮，上传DNA序列文件，然后搜索并选择核酸序列所对应的物种，比如我这里的范例文件是人的序列，然后只需点击“search”按钮提交任务即可。

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