结合深度学习和隐马尔可夫模型的真核生物基因组基因注释工具Helixer

论文

Helixer–_de novo_ Prediction of Primary Eukaryotic Gene Models Combining Deep Learning and a Hidden Markov Model

还没有发表，论文链接

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.02.06.527280v2

github主页 https://github.com/weberlab-hhu/Helixer

这个工具还提供了直接可以使用的在线版 https://www.plabipd.de/helixer_main.html

在线版最大可以上传1个G的基因组，应该满足绝大部分的需求了，即使是大基因组也可以按染色体拆分上传

运行了网页版上的示例数据，22M的染色体，4分钟就跑完了

论文中注释结果比较的部分提到的两款软件是Augustus和 GenemarkES

注释输出的gff文件

没有尝试在本地安装，github主页提供了docker或者singularity的安装方法，还需要用到GPU，这块的概念还不是很理解，需要花时间学习docker和singularity了