KofamKOALAは、事前に計算された適応スコアしきい値を持つプロファイル隠れマルコフモデル（KOfam）のデータベースに対する相同性検索により、KEGGオーソログ（KO）をタンパク質配列に割り当てるWebサーバである。 KofamKOALAは、既存のKO assignmentツールよりも高速で、その精度は最高のパフォーマンスのツールに匹敵する。 KofamKOALAによるfunction annotation は、遺伝子をKEGGパスウェイマップなどのKEGGリソースにリンクし、分子ネットワークの再構築を促進する。KofamKOALA、KofamScan、KOfamは、GenomeNet（https://www.genome.jp/tools/kofamkoala/）で無料で利用できる。
https://www.genome.jp/tools/kofamkoala/にアクセスする。
クエリのタンパク質のmulti-fastaを指定する（塩基配列は不可）。メールアドレスを記載してsubmitする。
指定してアドレスにメールが届く。リンクをクリックするとジョブがサブミットされる。
出力例
above hitのボタンがアクティブの状態だと、指定したE-value以下のhitが表示される。
KEGG Mapperからpathwayなどにリンクしている。
KOアサイン結果のテキストはダウンロードできる。
GAEVを使えばローカル環境に結果を要約して保存できます。
引用
KofamKOALA: KEGG Ortholog assignment based on profile HMM and adaptive score threshold
Takuya Aramaki, Romain Blanc-Mathieu, Hisashi Endo, Koichi Ohkubo, Minoru Kanehisa, Susumu Goto, Hiroyuki Ogata
Bioinformatics. 2019 Nov 19
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