基因预测软件ORFfinder本地版

前面给大家介绍了 ☞基因预测软件ORFfinder 的网页版本

ORFfinder的网址：

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/orffinder/

使用起来还是很方便快捷的，当手上的序列不是很多的时候，完全可以满足分析需求。但是，一旦要分析的序列有成百上千条的时候，这个网页工具就显得有些力不从心了。今天小编在给大家介绍一下ORFfinder的本地版。

小编一向喜欢使用本地版本的工具，在 ☞ DEapp(差异表达分析)本地版——自由飞翔，中我就提到过网络应用的局限性。

1. 这个网站搞不好那天就不存在了（NCBI大概率不会，不过也不是没有出现过无法访问的情况）
2. 服务器搞不好哪天就负载过重down掉了（有可能，有段时间还在募捐）
3. 用的人多了，你的任务还要排队，什么时候排得上谁也说不准
4. 上传文件有大小限制
5. 数据安全性谁也不能保证

废话不多说，我们言归正传。

首先，我们要下载ORFfinder本地版软件，注意这个工具需要运行在Linux系统下，windows不行。打开https://www.ncbi.nlm.nih.gov/orffinder/，红框中就是ORFfinder的下载链接，也指明了是Linux x64位

点击它，进入如下页面：

点击下载 ORFfinder.gz即可。

我们创建一个文件夹software，命令是：

mkdir software

然后将ORFfinder.gz拷贝到software文件夹下，通过如下命令解压，然后修改一下ORFfinder的属性，让他可以被执行

gzip -d ORFfinder.gz
chmod 777 ORFfinder

关于Linux下的一些常用命令，可以参考

☞生物信息学Linux入门

关于ORFfinder工具的使用方法，可以点击Parent Directory到上一级目录进行查看。

CHANGELOG.txt：版本更改日志

FASTA_example.fsa：一个示例的FASTA文件

ORFfinder.asn_spec.txt：感觉没什么用，有知道的小伙伴，可以给小编留言。

USAGE.txt：使用说明

我们下载FASTA_example.fsa和USAGE.txt，也拷贝到software文件夹下面。

最后我们的文件夹下面的内容是这样的。

这里记录下使用过程中必须指定的一些参数，小编添加了一些注释帮助大家理解。其实跟网页版本的参数设置是差不多的。

*** Input query options (one of them has to be provided): //查询文件
 -in <File_In>
   name of file with the nucleotide sequence in FASTA format
   (more than one sequence is allowed)
   Default = `'
 -id <String>
   Accession or gi number of the nucleotide sequence
   (ignored, if the file name is provided)
   Default = `'

 *** Query sequence details:      //查询细节
 -b <Integer>     //要处理的序列片段的起始地址
   默认值= 1
   Start address of sequence fragment to be processed
   Default = `1'
 -e <Integer>    //要处理的序列片段的终止地址（0-到末尾
   顺序）
   默认值= 0
   Stop address of sequence fragment to be processed (0 - to the end of the
   sequence)
   Default = `0'
 -c <Boolean>     //暂不可用
   Is the sequence circular? (t/f) *** Under development
   Default = `false'

 *** Search parameters:     //搜索参数
 -g <Integer>
   Genetic code to use (1-31)
   see https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Taxonomy/Utils/wprintgc.cgi for details
   Default = `1'
 -s <Integer>
   ORF start codon to use:  //ORF起始密码子使用：
       0 = "ATG" only  //仅“ ATG”
       1 = "ATG" and alternative initiation codons //“ ATG”和其他起始密码子
       2 = any sense codon //任何有义密码子
   Default = `1'
 -ml <Integer>
   Minimal length of the ORF (nt)  //ORF的最小长度（nt）
   Value less than 30 is automatically changed by 30\.  //最小30
   Default = `75'
 -n <Boolean>
   Ignore nested ORFs (completely placed within another) //忽略嵌套的ORF
   Default = `false'
 -strand <String>
   Output ORFs on specified strand only (both|plus|minus) //仅在指定链上输出ORF
   Default = `both'

 *** Output options:   //输出选项
 -out <File_Out>
   Output file name
 -outfmt <Integer>
   Output options:
       0 = list of ORFs in FASTA format  //FASTA格式的ORF列表
       1 = CDS in FASTA format   //FASTA格式的CDS
       2 = Text ASN.1   //文字ASN.1
       3 = Feature table  //功能表
   Default = `0'

下面我们开始实际操作，使用软件自带的FASTA_example.fsa进行测试。

这里需要在前面加"./", 不然会提示"ORFfinder：未找到命令"

./ORFfinder -in FASTA_example.fsa -s 0 -ml 75 -out ORF.out

输出文件内容如下：

lcl|ORF5_testseq:5094:5684 unnamed protein product

每条序列的标题中包含了，这个ORF在序列上的起始和终止位置，其实也包含了链的信息。如果起始值<终止值，那么这个ORF在正链上。

lcl|ORF86_testseq:4345:4166 unnamed protein product

起始值>终止值在负链上。

下面是用网页版的结果，可以看到是完全一致的。

参考资料：

☞基因预测软件ORFfinder

☞ DEapp(差异表达分析)本地版——自由飞翔

☞生物信息学Linux入门

基因预测软件ORFfinder本地版