采用模型选择和模型平均来计算序列的非同义和同义替换率(Ka/Ks)，通过蛋白编码序列来计算和挖掘进化信息。同时，该软件还整合了多种现有的Ka和Ks计算算法。 此工作流侧重于同源序列的Ka和Ks值的评估。它在原有的7种计数方法、1种极大似然方法和2种基于模型选择和模型平均的方法的基础之上，增加了7种gamma系列新方法。 这些方法分别在原有的核酸替代模型的基础上引入了序列不同位点原始突变率的变异参数，并且已被证明在特定情况下会比原有方法具有更加精确的评估值。 新版本总共有17种选择压力（非同义替代率和同义替代率）的计算方法，可以广泛应用于不同亲缘关系物种间的进化动力学研究； 同时，可以通过比较来评估基于不同模型的各种方法在计算进化生物学中的性能和各种进化参数的引进对解决具体生物学问题带来的不同影响。

ParaAT可以进行编码蛋白质DNA序列并行比对。该软件相对于clustal+其他脚本的方法，自动化程度高，它自动先对蛋白进行比对， 然后将蛋白序列结果回译成相应的核酸，实现多组同源编码蛋白质DNA序列的并行比对。ParaAT可大大降低运行时间，获得较好的并行加速比（speedup），适合大规模、同源序列的比对工作。

它主要包括以下五大功能:

1. 功能基因的聚类：根据序列相似性，将所有细菌中的功能基因按功能聚类成不同的基因簇
2. 泛基因组特征分析：拟合细菌的泛基因组特征曲线以及分析泛基因组开放、闭合特征
3. 功能基因的遗传变异分析：分析所有功能基因中突变、插入删除位点
4. 物种演化分析：基于核心基因中的SNP位点信息和基因簇的有无，分析细菌的演化关系
5. 基因簇的功能富集分析：根据COG分类，分析不同保守程度基因簇的功能富集特征

Glimmer3是原核生物基因预测工作流。用户只需要输入原核生物基因组序列配置文件sequence-file和配置文件icm-file即可得到其基因信息。 在本工作流中，集成了build-icm程序建立模型、long-orfs程序产生训练集，glimmer3来完成基因的预测。

Prodigal的全称是Prokaryotic Dynamic Programming Gene finding Algorithm， 原核的动态编程基因查找算法，prodigal主要应用于细菌和古生菌的基因预测， 不能用于真核生物，如果要对宏基因组样品做基因预测，prodigal还专门提供了宏基因组的版本。Prodigal可完成原核生物基因注释，输入原核生物基因组序列，输出预测基因的GFF文件。

CPC2（Coding Potential Calculator 2），该工作流采集了生物DNA序列的内部特征，结合机器学习的方法，可以帮助生物和医药人员判断RNA的分子类型（非编码RNA或者蛋白编码RNA） ，进而根据不同的分子类型推理其发挥生物功能的方式，然后医药人员则可以针对性设计医疗方案。