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摘要迫切需要新的抗生素来解决迫在眉睫的全球抗生素耐药性危机。从历史上看，临床使用抗生素的主要来源是微生物的次生代谢。微生物基因组测序揭示了大量未被发现的天然抗生素。将序列信息与编码分析的化学结构联系起来的困难阻碍了这些分子的提取。在此，我们推出PRISM 4，这是一个用于预测基因组编码抗生素化学结构的综合平台，包括目前临床使用的所有类别的细菌抗生素。化学结构预测的准确性使得机器学习方法的发展能够预测编码分子的潜在生物活性。我们使用PRISM 4 绘制了从培养分离株和宏基因组数据集中收集的10,000 多个细菌基因组的次生代谢物生物合成图，揭示了数千种基因编码的抗生素。
PRISM4网站：http://prism.adapsyn.com](http://prism.adapsyn.com/
Github：https://github.com/Adapsyn/prism-4-paper
一、基于细菌基因组预测次级代谢物化学结构
a PRISM 4 的示意图概述。使用包含1,772 个HMM 的库对微生物基因组序列进行注释，并使用基于规则的方法鉴定次级代谢物BGC。利用618个虚拟剪裁反应库，实现了基于图的组合化学结构预测。
b PRISM 4 中包含的HMM、虚拟定制反应、底物和糖的总数。
c PRISM4 预测的新次级代谢物家族的化学结构示例。
二、PRISM4产生高精度化学结构预测
BGC 手动黄金标准集（n=1,281；由PRISM 4、antiSMASH 5 和NP.searcher 识别。
b 黄金标准集中预测每个程序至少一个结构的bgc 数量。
c 从所有四个程序生成至少一个预测结构的黄金标准BGC 子集的真实结构和预测结构之间的中值Tanimoto 系数(n=385)。
d 每个程序的真实结构和预测结构的功能组内容的Jensen-Shannon 分歧。误差线显示引导重采样的标准偏差。
e 真实结构和预测结构之间的中值和最大Tanimoto 系数PRISM 4 生成一组生物合成家族的黄金标准，并比较预测结构和不匹配的BGC（“随机对”）之间的中值Tanimoto 系数。首先，中位Tanimoto 系数与随机Tanimoto 系数相比具有统计显着性（*p 0.001；*p 0.01；p 0.05，双边t 检验）。底部是黄金标准集中每个系列的BGC 数量(n)。箱线图显示中位数（水平线）、四分位距（铰链）以及高达四分位距1.5 倍的最小值和最大值（须线）。
三、PRISM 4显示了3759个完整细菌基因组中次生代谢产物的生物合成。
a-b 在由生物合成家族(a) 和生产生物门(b) 组成的3,759 个被破坏的完整细菌基因组中，至少有一种化学结构通过PRISM 4、antiSMASH 5 或两种方法预测得到BGC 的数量，分类在基因组分类数据库（GTDB）中。
c-g 使用PRISM 4 和antiSMASH 5 预测的产品c % 20 根据Lipinski 规则预测的结构，n=4220 对结构特征5 空间根据bgc 预测次级代谢物。误差线代表样本比例的标准误差。
d 预测结构的分子量。 e 预测结构的Bertz 拓扑复杂度指数21。
f 预测结构的内部多样性，使用该组中所有其他预测结构的中值Tanimoto 系数进行量化。
g 预测结构与已知天然产物的相似性，使用天然产物图中已知天然产物组的中值Tanimoto 系数进行量化。箱线图显示中值（水平线）、四分位距（铰链）、最小值和不超过四分位距1.5 倍的最大值（须线）。源数据作为源数据文件提供。
好了，关于NC | PRISM4：微生物基因组序列分析在次生代谢产物结构与生物活性预测中的应用和的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！
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用户评论
这个PRISM4模型听起来很酷，能预测微生物产生的这些有用的物质真的很神奇！
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感觉未来研究药物或开发新的环保材料就可以利用这种技术了。
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对科学进步超级期待，这样就能更快地找到新药和解决环境问题吧！
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微生物基因组序列预测真像看破了天机一样，太先进了吧！
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未来研究微生物的效率可能会提高很多，这让我很兴奋！
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希望这种技术能应用到更多的领域，比如农业和食品产业。
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基因组序列预测，这个概念在我看来还是很有未来的。
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文章题目听起来专业又有趣，我要去看一下详细的内容了！
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这么厉害的科技进步，感觉我们离科学奇幻小说越来越近了。
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这篇文章能让我对微生物研究有更深入的了解吗？
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PRISM4这个名字听起来很有科技感，一定是个功能强大的工具！
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次生代谢产物，听着很高端大气上档次的词汇。
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希望这种预测技术能更加精准高效，帮助我们更好地理解微生物世界。
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这种研究对推动科技发展具有不可忽视的意义，值得关注！
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也许有一天我们可以利用这种技术来解决一些全球性的难题，比如癌症和传染病。
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微生物基因组序列预测这个方向的研究很有潜力，期待未来更多突破!
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