dtЦифровая трансформацияDigital Transformation2522-96132524-2822Educational Establishment “Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics”dt-583Research ArticleТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИTECHNICAL SCIENCESCовременные алгоритмы обработки данных транскриптомов: обзор методов и результаты апробацииModern Tanscriptome Data Rrocessing Algorithms: a Review of Methods and Results of ApprobationСпринджукМ. В.SprindzukM. V.

к. т. н., старший научный сотрудник лаборатории математической кибернетики

ул. Сурганова, д. 6, 220012, г. Минск

Candidate of Science (Technical), Senior Researcher, Laboratory of Mathematical Cybernetics

6 Surganovа Str., 220012 Minsk

stepanenkomatvei@yandex.ruМожаровскаяЛ. В.MozharovskayaL. V.

научный сотрудник лаборатории геномных исследований и биоинформатики

ул. Пролетарская, д. 71, 246001, г. Гомель

Researcher, Laboratory of Genomics Research and Bioinformatics

71 Proletarskaya Str., 246001 Gomel

milamozh@yandex.ruКончицА. П.KonchitsA. P.

к. б. н., ведущий научный сотрудник лаборатории лесной селекции и семеноводства

ул. Пролетарская, д. 71, 246001, г. Гомель

Candidate of Science (Biological), Leading Researcher, Forest Tree Breeding and Seed Production Laboratory

71 Proletarskaya Str., 246001 Gomel

konchits@yandex.ruТитовЛ. П.TitovL. P.

д. м. н., профессор, член-корреспондент НАН Беларуси, заведующий лабораторией клинической и экспериментальной микробиологии РНПЦ эпидемиологии и микробиологии  

ул. Филимонова, д. 23, 220114, г. Минск

Doctor of Sciences (Medical), Professor, Corresponding Member of the NAS of Belarus, Head of the Laboratory for Clinical andExperimental Microbiology

 23 Filimonova Str., 220114 Minsk

Объединенный институт проблем информатики НАН БеларусиUnited Institute for Informatics Problems of the NAS of BelarusИнститут леса НАН БеларусиForest Research Institute of the NAS of BelarusРНПЦ эпидемиологии и микробиологииRRPC for Epidemiology and Microbiology202115042021015364Copyright © Спринджук М.В., Можаровская Л.В., Кончиц А.П., Титов Л.П., 20212021Спринджук М.В., Можаровская Л.В., Кончиц А.П., Титов Л.П.Sprindzuk M.V., Mozharovskaya L.V., Konchits A.P., Titov L.P.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://dt.bsuir.by/jour/article/view/583

Анализ биоинформатических данных является актуальной проблемой современной вычислительной биологии и прикладной математики. С развитием биотехнологий, а также инструментальных средств получения и обработки информации о биологических объектах и системах, появились нерешенные вопросы разработки и применения новых алгоритмов и программного обеспечения. Авторы предлагают практические алгоритмы и методы обработки транскриптомных данных для эффективных результатов аннотирования, визуализации и интерпретации биоинформатических данных.

Analysis of bioinformatics data is an actual problem in modern computational biology and applied mathematics. With the development of biotechnology, as well as tools for obtaining and processing information derived from biological objects and systems, unresolved issues of the development and application of new algorithms and software have emerged. The authors propose practical algorithms and methods for processing transcriptome data for effective results of annotation, visualization and interpretation of data. 

транскриптомгеномикабиоинформатикаанализ данныхпрограммное обеспечениеалгоритмыtranscriptomegenomicsbioinformaticsdata analysissoftwarealgorithmsReferencesConesa, A. A survey of best practices for RNA-seq data analysis / A. Conesa, P. Madrigal, S. Tarazona, D. Gomez-Cabrero, A. Cervera et al. // Genome biology.─ 2016.─ V. 17, № 1.─ P. 13.Conesa A., Madrigal P., Tarazona S., Gomez-Cabrero D., Cervera A. et al. A survey of best practices for RNA-seq data analysis. Genome biology, 2016, V. 17, № 1. 13 p.Eldem, V. Transcriptome Analysis for Non-Model Organism: Current Status and Best-Practices / V. Eldem, G. Zararsiz, T. Taşçi, I. P. Duru, Y. Bakir, et al.// Applications of RNA-Seq and Omics Strategies-From Microorganisms to Human Health.─ 2017.─ V. 1, № 2.─ Pp. 1-19.Elden V., Zararsiz G., Taşçi T., Duru I.P., Bakir Y. et al. Transcriptome Analysis for Non-Model Organism: Current Status and Best-Practices. Applications of RNA-Seq and Omics Strategies-From Microorganisms to Human Health, 2017, V. 1, № 2. pp. 1-19.Liu, X. Normalization Methods for the Analysis of Unbalanced Transcriptome Data: A Review / X. Liu, N. Li, S. Liu, J. Wang, N. Zhang et al. // Front BioengBiotechnol.─ 2019.─ V. 7. ─ P. 358.Liu X., Li N., Liu S., Wang J., Zhang N. et al. Normalization Methods for the Analysis of Unbalanced Transcriptome Data: A Review. Front BioengBiotechnol, 2019, V. 7. 358 p.Mutz, K.-O. Transcriptome analysis using next-generation sequencing / K.-O. Mutz, A. Heilkenbrinker, M. Lönne, J.-G. Walter, F. Stahl // Current opinion in biotechnology.─ 2013.─ V. 24, № 1.─ P. 22-30.Mutz, K.-O., Heilkenbrinker, A., Lönne, M., Walter, J.-G., Stahl, F. Transcriptome analysis using next-generation sequencing. Current opinion in biotechnology, 2013, V. 24, № 1. pp. 22-30.Можаровская, Л. В. Идентификация и функциональная аннотация патоген-индуцированных генов проростковсосны обыкновенной. Л. В. Можаровская, С. В. Пантеле-ев, О.Ю. Баранов, В.Е. Падутов// Молекулярная и прикладная генетика: сб.науч.тр./ Ин-ститут генетики и цитологии НАН Беларуси; редкол. А.В. Кильчевский (гл. ред.) [и др.]. – Минск: Институт генетики и цитологии НАН Беларуси, 2019. – Т. 26. – С. 69-78.Mozharovskaya L.V., Panteleev S.V., Baranov O.Yu., Padutov V.E. Identification and Functional Annotation of Pathogen-Induced Genes of the Scots Pine Seedlings. Molecular and Applied Genetics, Minsk, 2019, V. 26. pp.69-78. (in Russian).Можаровская, Л. В. Сравнительный анализ транскрипционных профилей проростков сосны обыкновенной (Pinussylvestris L.) различающихся температурными условиями выращивания / Л. В. Можаровская // Проблемы лесоведения и лесоводства: Сб. науч. Трудов ИЛ НАН Беларуси. – Вып. 78. – Гомель: ИЛ НАН Беларуси, 2018. – С. 70-78.Mozharovskaya, L.V. Comparative Analysis of the Transcription Profiles from Pine Seedlings (Pinus Sylvestris L.) Grown Under Various Temperature Conditions. Problemy lesovedeniya i lesovodstva, Gomel, V. 78. pp. 70-78. (in Russian).Можаровская, Л. В. Выявление сайтов редактирования мРНК в хлоропластном геноме сосны обыкновенной (Pinussylvestris L.)/ Л. В. Можаровская, С. В. Пантелеев, О. А. Разумова, О. Ю. Баранов, // Сборник научных трудов [Институт леса Национальной академии наук Беларуси]/ Национальная академия наук Беларуси, Институт леса. – Гомель, 2019. – Вып. 79: Проблемы лесоведения и лесоводства. – С. 54-61.Mozharovskaya L.V., Panteleev S. V., Razumova O.A., Baranov O. Yu. Identification of mRNA Editing Sites in the Chloroplast Genome Of Pine (Pinus Sylvestris L.). Problemy lesovedeniya i lesovodstva, Gomel, 2019, V. 79. pp. 54-61. (in Russian).Кирьянов, П. С. Выявление генетических особенностей среди форм березы повислой, различающихся по признаку узорчатости древесины/ П. С. Кирьянов, О. Ю. Баранов, В. Е. Падутов // Лесное хозяйство : материалы 84-й науч.-техн. конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (с международным уча-стием), Минск, 03–14 февраля 2020 г. / отв. за издание И. В. Войтов; УО БГТУ. – Минск: БГТУ, 2020. – С. 106-107.Kiryanov P.S., Baranov O. Yu., Padutov V.E., Identification of Genetic Features Among the Forms of Silver Birch, Differing by the Characteristic of Wood Patterning // Forestry: materials of the 84th scientific-technical. conferences of faculty, researchers and graduate students (with in-ternational participation), Minsk: BSTU, 2020. pp. 106-107. (in Russian).Падутов, В. Е. Сравнительный анализ транскрипционных профилей каллусных культур лиственницы сибирской с различным эмбриогенным потенциалом / В. Е. Падутов, И. Н.Третьякова, Л. В. Можаровская, А. В. Константинов, Д. В. Кулагин, М. П. Кусенкова // Лесное хозяйство : материалы 84-й науч.-техн. конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (с международным участием), Минск, 03–14 февраля 2020 г. / отв. за издание И. В. Войтов; УО БГТУ. – Минск: БГТУ, 2020. – С. 131.Padutov V.E., Tretyakova I.N., Mozharovskaya L.V. Konstantinov A.V., Kulagin D.V., Kus-enkova M.P. Comparative Analysis of Transcriptional Profiles of Callus Cultures of Siberian Larch with Different Embryogenic Potential // Forestry: materials of the 84th scientific-technical. conferences of faculty, research staff and graduate students (with international participation), Minsk: BSTU, 2020. p. 131.Wang, Z. RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics / Z. Wang, M. Gerstein, M. Snyder // Nature reviews genetics. – 2009. – V. 10. – №. 1. – Pp. 57-63.Wang Z., Gerstein M., Snyder M. RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics. Nature reviews genetics, 2009, V. 10., №. 1. pp. 57-63.Haas, B.J. De novo transcript sequence reconstruction from RNA-seq using the Trinity platform for reference generation and analysis / B. J. Haas, A. Papanicolaou, M. Yassour, M. Grabherr, P. D. Blood et al. // Nat Protoc.─ 2013.─ V. 8, № 8.─ Pp. 1494-512.Haas, B.J., Papanicolaou, A., Yassour, M., Grabherr, M., Blood, P.D. et al. De novo transcript sequence reconstruction from RNA-seq using the Trinity platform for reference generation and analysis. Nat Protoc., 2013., V. 8, № 8. pp. 1494-512.Wang, Y., Sun, M.-a. Transcriptome Data Analysis: Methods and Protocols. Springer, 2018.Wang, Y., Sun, M.-a. Transcriptome Data Analysis: Methods and Protocols. Springer, 2018.[Электронный ресурс] – Режим доступа: http://bioinformaticsinstitute.ru/sites/default/files/07-28-04-kasyanov.pdf. – Дата доступа: 04.09.2020.Available at: http://bioinformaticsinstitute.ru/sites/default/files/07-28-04-kasyanov.pdf. (accessed: 04.09.2020) (in Russian).Касьянов, А. С. Новые методы обработки данных, полученных с помощью современных технологий секвенирования, для решения задач анализа экспрессии генов:автореф. дисс. канд. физ.-мат. наук. – 2012.Kasyanov A. S. New methods of data processing obtained using modern sequencing technologies for solving problems of gene expression analysis: author. diss. Cand. physical-mat. sciences, 2012. (in Russian).Водясова, Е. А.Новейшие технологии высокопроиз-водительного секвенированиятранскриптома отдельных клеток / Е. А. Водясова, Э. С. Челебиева, О. Н. Кулешова//Вавиловский журнал генетики и селекции. – 2019. – Т. 23. – №. 5. – С. 508-518.Vodyasova E.A., Chelebieva E.S., Kuleshova O.N. The latest technologies for high-performance sequencing of the transcriptome of individual cells. Vavilovskiy Zhurnal Genetics and Breeding, 2019, V. 23, №5. - pp. 508-518.Ewing, B. Base-calling of automated sequencer traces using phred. II. Error proba-bilities / B. Ewing, P. Green, //Genome research. – 1998. – V. 8. – №. 3. – P. 186-194Ewing B., Green P. Base-calling of automated sequencer traces using phred. II. Error proba-bilities. Genome research, 1998, V. 8, №. 3. pp. 186-194.Brown, J. FQC Dashboard: integrates FastQC results into a web-based, interactive, and extensible FASTQ quality control tool / J. Brown, M. Pirrung, L. A. McCue// Bioinformatics.─ 2017.─ V. 1, № 1.─ P. 1-9.Brown J., Pirrung M., McCue L.A. FQC Dashboard: integrates FastQC results into a web-based, interactive, and extensible FASTQ quality control tool. Bioinformatics, 2017, V. 1, № 1.─ pp. 1-9.Dai, M. NGSQC: cross-platform quality analysis pipeline for deep sequencing data / M. Dai, Thompson, R. C. Maher, R. Contreras-Galindo, M. H. Kaplan et al. // BMC Genomics.─ 2010.─ V. 11 Suppl 4, ─ P. S7.Dai M., Thompson R.C., Maher C., Contreras-Galindo R., Kaplan M.H. et al. NGSQC: cross-platform quality analysis pipeline for deep sequencing data. BMC Genomics, 2010, V. 11. p. S7.Романенков, К. В. Метод оценки качества сборки генома на основе частот k-меров // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. 2017. № 11. 24 с. doi:10.20948/prepr-2017-11Romanenkov K.V. Method for assessing the quality of genome assembly based on frequen-cies of k-mers. Preprints M.V. Keldysh. 2017. No. 11. 24 p. doi: 10.20948 / prepr-2017-11Giannoulatou, E., Park, S.H., Humphreys, D.T., Ho, J.W. Verification and validation of bio-informatics software without a gold standard: a case study of BWA and Bowtie / E. Giannoulatou, S.H. Park, D. T. Humphreys, J. W. Ho // BMC Bioin-formatics.─ 2014.─ V. 15 Suppl 16, ─ P. S15.Giannoulatou E., Park S.H., Humphreys D.T., Ho J.W. Verification and validation of bioin-formatics software without a gold standard: a case study of BWA and Bowtie. BMC Bioinfor-matics, 2014,V. 15 Suppl 16. pp. S15.Langdon, W. B. Performance of genetic programming optimised Bowtie2 on genome comparison and analytic testing (GCAT) benchmarks // BioData Min.─ 2015.─ V. 8, № 1.─ P. 1.Langdon W.B. Performance of genetic programming optimised Bowtie2 on genome comparison and analytic testing (GCAT) benchmarks. BioData Min., 2015, V. 8, № 1. pp. 1.Lu, R. Characterization of bHLH/HLH genes that are involved in brassinosteroid (BR) signaling in fiber development of cotton (Gossypiumhirsutum) / R. Lu, J. Zhang, D. Liu, Y. L. Wei, Y. Wang, et al. // BMC Plant Biol.─ 2018.─ V. 18, № 1.─ P. 304.Lu R., Zhang J., Liu D., Wei Y.L., Wang Y. et al. Characterization of bHLH/HLH genes that are involved in brassinosteroid (BR) signaling in fiber development of cotton (Gossypiumhirsutum). BMC Plant Biol., 2018, V. 18, № 1. pp. 304.Kim, D. TopHat2: accurate alignment of transcriptomes in the presence of insertions, deletions and gene fusions /Kim, D., Pertea, G., Trapnell, C., Pimentel, H., Kelley, R. et al. // Genome Biol.─ 2013.─ V. 14, № 4.─ P. R36.Kim D., Pertea G., Trapnell C., Pimentel H., Kelley R. et al. TopHat2: accurate alignment of transcriptomes in the presence of insertions, deletions and gene fusions. Genome Biol., 2013. V. 14, № 4. p. R36.Bankevich, A. SPAdes: a new genome assembly algorithm and its applications to single-cell sequencing / Bankevich, A., Nurk, S., Antipov, D., Gurevich, A.A., Dvorkin, M. et al.// J Comput Biol.─ 2012.─ V. 19, № 5.─ P. 455-77.Bankevich A., Nurk S., Antipov D., Gurevich A.A., Dvorkin M. et al. SPAdes: a new genome assembly algorithm and its applications to single-cell sequencing. J Comput Biol., 2012., V. 19, № 5. pp. 455-477.Bankar, K.G., Ameliorated de novo transcriptome assembly using Illumina paired end sequence data with Trinity Assembler / Todur, V.N., Shukla, R.N., Vasudevan, M.// Genom Data.─ 2015.─ V. 5. ─ P. 352-9.Bankar K.G., Todur V.N., Shukla R.N., Vasudevan M. Ameliorated de novo transcriptome assembly using Illumina paired end sequence data with Trinity Assembler. Genom Data. 2015, V. 5. pp. 352-9.Cabau, C. Compacting and correcting Trinity and Oases RNA-Seq de novo assemblies / Cabau, C., Escudie, F., Djari, A., Guiguen, Y., Bobe, J. et al.// PeerJ.─ 2017.─ V. 5. ─ P. e2988.Cabau C., Escudie F., Djari A., Guiguen Y., Bobe J. et al. Compacting and correcting Trinity and Oases RNA-Seq de novo assemblies. PeerJ., 2017, V. 5. p. e2988.Haas, B. J. De novo transcript sequence reconstruction from RNA-seq using the Trinity platform for reference generation and analysis / Haas, B.J., Papanicolaou, A., Yassour, M., Grabherr, M., Blood, P.D. et al.// Nat Protoc.─ 2013.─ V. 8, № 8.─ P. 1494-512.Haas B.J., Papanicolaou A., Yassour M., Grabherr M., Blood P.D. et al. De novo transcript sequence reconstruction from RNA-seq using the Trinity platform for reference generation and analysis. Nat Protoc., 2013., V. 8, № 8. pp. 1494-1512.Kim, C.S. K-mer clustering algorithm using a MapReduce framework: application to the parallelization of the Inchworm module of Trinity / Kim, C.S., Winn, M.D., Sachdeva, V., Jordan, K.E.// BMC Bioinformatics.─ 2017.─ V. 18, № 1.─ P. 467.Kim C.S., Winn M.D., Sachdeva V., Jordan, K.E. K-mer clustering algorithm using a MapReduce framework: application to the parallelization of the Inchworm module of Trinity. BMC Bioinformatics, 2017, V. 18, № 1. pp. 467.Cabau, C. Compacting and correcting Trinity and Oases RNA-Seq de novo assemblies / Cabau, C., Escudie, F., Djari, A., Guiguen, Y., Bobe, J. et al.// PeerJ.─ 2017.─ V. 5, ─ P. e2988.Cabau C., Escudie F., Djari A., Guiguen Y., Bobe J. et al. Compacting and correcting Trinity and Oases RNA-Seq de novo assemblies. PeerJ. 2017. V. 5. pp. e2988.Schulz, M. H. Oases: robust de novo RNA-seq assembly across the dynamic range of expression levels / Schulz, M.H., Zerbino, D.R., Vingron, M., Birney, E./ Bioinformatics.─ 2012.─ V. 28, № 8.─ P. 1086-92.Schulz M.H., Zerbino D.R., Vingron M., Birney E. Oases: robust de novo RNA-seq assembly across the dynamic range of expression levels. Bioinformatics, 2012, V. 28, № 8. pp. 1086-1092.Birol, I. De novo transcriptome assembly with ABySS / Birol, I., Jackman, S.D., Nielsen, C. B., Qian, J. Q., Varhol, R. et al.// Bioinformatics.─ 2009.─ V. 25, № 21.─ P. 2872-7.Birol I., Jackman S.D., Nielsen C.B., Qian J.Q., Varhol R. et al. De novo transcriptome assembly with ABySS. Bioinformatics, 2009, V. 25, № 21. pp. 2872-2877.Jackman, S.D. ABySS 2.0: resource-efficient assembly of large genomes using a Bloom filter / Jackman, S.D., Vandervalk, B.P., Mohamadi, H., Chu, J., Yeo, S. et al.// Genome Res.─ 2017.─ V. 27, № 5.─ P. 768-777.Jackman S.D., Vandervalk B.P., Mohamadi H., Chu J., Yeo S. et al. ABySS 2.0: resource-efficient assembly of large genomes using a Bloom filter.Genome Res., 2017, V. 27, № 5. pp. 768-777.Simpson, J.T. ABySS: a parallel assembler for short read sequence data / Simpson, J.T., Wong, K., Jackman, S.D., Schein, J.E., Jones, S.J.// Genome Res.─ 2009.─ V. 19, № 6.─ P. 1117-23.Simpson J.T., Wong K., Jackman S.D., Schein J.E., Jones S.J. et al. ABySS: a parallel assembler for short read sequence data. Genome Res., 2009, V. 19, № 6. pp. 1117-1123.Boerner, S. Computational Analysis of LncRNA from cDNA Sequences /Boerner, S., McGinnis, K.M. // Methods In Molecular Biology (Clifton, N.J.).─ 2016.─ V. 1402, ─ P. 255-269.Boerner S., McGinnis K.M. Computational Analysis of LncRNA from cDNA Sequences. Methods In Molecular Biology (Clifton, N.J.)., 2016, V. 1402. pp. 255-269.Ge, S., Jung, D. ShinyGO: a graphical enrichment tool for animals and plants. 2018.Ge, S., Jung, D. ShinyGO: a graphical enrichment tool for animals and plants. 2018.Zhang C. et al. Evaluation and comparison of computational tools for RNA-seq isoform quan-tification //BMC genomics. – 2017. – V. 18. – №. 1. – P. 583.Zhang C. et al. Evaluation and comparison of computational tools for RNA-seq isoform quan-tification. BMC genomics, 2017, V. 18, №. 1. pp. 583.Chen, T.W., Gan, R.C., Wu, T.H., Huang, P.J., Lee, C.Y. et al. FastAnnotator--an efficient transcript annotation web tool // BMC Genomics.─ 2012.─ V. 13 Suppl 7, ─ P. S9.Chen, T.W., Gan, R.C., Wu, T.H., Huang, P.J., Lee, C.Y. et al. FastAnnotator--an efficient transcript annotation web tool. BMC Genomics, 2012, V. 13, Suppl 7. pp. S9.Huerta-Cepas, J. eggNOG 4.5: a hierarchical orthology framework with improved functional annotations for eukaryotic, prokaryotic and viral sequences /Huerta-Cepas, J., Szklarczyk, D., Forslund, K., Cook, H., Heller, D. et al. / Nucleic Acids Research.─ 2016.─ V. 44, № D1.─ P. D286-D293.Huerta-Cepas J., Szklarczyk D., Forslund K., Cook H., Heller D. et al. eggNOG 4.5: a hierarchical orthology framework with improved functional annotations for eukaryotic, prokaryotic and viral sequences. Nucleic Acids Research, 2016, V. 44, № D1. pp. D286-D293.Van Bel, M. TRAPID: an efficient online tool for the functional and comparative analysis of de novo RNA-Seq transcriptomes /Van Bel, M., Proost, S., Van Neste, C., Deforce, D., Van de Peer, Y. et al. // Genome Biol.─ 2013.─ V. 14, № 12.─ P. R134.Van Bel M., Proost S., Van Neste C., Deforce D., Van de Peer Y. et al. TRAPID: an efficient online tool for the functional and comparative analysis of de novo RNA-Seq transcriptomes, Genome Biol., 2013, V. 14, № 12. pp. R134.Jones, P. InterProScan 5: genome-scale protein function classification / Jones, P., Binns, D., Chang, H.Y., Fraser, M., Li, W. et al.// Bioinformatics.─ 2014.─ V. 30, № 9.─ P. 1236-40.Jones P., Binns D., Chang H.Y., Fraser M., Li W. et al. InterProScan 5: genome-scale protein function classification. Bioinformatics, 2014, V. 30, № 9.pp. 1236-40.Kelly, R.J. IPRStats: visualization of the functional potential of an InterProScan run /Kelly, R.J., Vincent, D.E., Friedberg, I. // BMC Bioinformatics.─ 2010.─ V. 11 Suppl 12. ─ P. S13.Kelly R.J., Vincent D.E., Friedberg I. IPRStats: visualization of the functional potential of an InterProScan run. BMC Bioinformatics, 2010, V. 11 Suppl 12. pp. S13.Mulder, N. InterPro and InterProScan: tools for protein sequence classification and comparison / Mulder, N., Apweiler, R.// Methods Mol Biol.─ 2007.─ V. 396, ─ P. 59-70.Mulder N., Apweiler R. InterPro and InterProScan: tools for protein sequence classification and comparison. Methods Mol Biol., 2007, V. 396. P. 59-70.Quevillon, E. InterProScan: protein domains identifier /Quevillon, E., Silventoinen, V., Pillai, S., Harte, N., Mulder, N. et al. / Nucleic Acids Research.─ 2005.─ V. 33. № Web Server issue.─ P. W116-20.Quevillon E., Silventoinen V., Pillai S., Harte N., Mulder N. et al. InterProScan: protein domains identifier. Nucleic Acids Research, 2005, V. 33. № pp. W116-20.Syed, A. Java GUI for InterProScan (JIPS): a tool to help process multiple InterProScans and perform ortholog analysis / Syed, A., Upton, C.// BMC Bioinformatics.─ 2006.─ V. 7, ─ P. 462.Syed A., Upton C. Java GUI for InterProScan (JIPS): a tool to help process multiple InterProScans and perform ortholog analysis. BMC Bioinformatics, 2006, V. 7. p. 462.Zdobnov, E.M. InterProScan--an integration platform for the signature-recognition methods in InterPro /Zdobnov, E.M., Apweiler, R. // Bioinformatics.─ 2001.─ V. 17, № 9.─ P. 847-8.Zdobnov E.M., Apweiler R. InterProScan--an integration platform for the signature-recognition methods in InterPro. Bioinformatics, 2001,V. 17, № 9. pp. 847-8.Пантелеев, С. В. Молекулярно-генетическая диагностика инфекционных агентов по-бегов сосны обыкновенной с признаками «ведьминых метел» / С. В. Пантелеев, О. Ю. Ба-ранов, И. Э. Рубель // Сб. науч. тр. / НАН Беларуси, Институт леса. – Гомель, 2016. – Вып. 76 : Проблемы лесоведения и лесоводства. – С. 242–249.Panteleev S. V., Baranov O. Yu., Rubel I. E. Molecular-genetic diagnostics of infectious agents of Scots pine shoots with signs of "witch`s brooms". Problemy lesovedeniya i lesovodstva, Gomel, 2016, V. 76. pp. 242–249. (in Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.