Abstract 5276: Normalization of miRNA-sequencing data.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract microRNAs (miRNA) are endogenous, small non-coding nucleotides that negatively regulate gene expression post-transcriptionally. Through interactions with Argonaute (Ago) proteins, they form the RNA-induced silencing complex (RISC) and can recognize and bind to the 3’UTR of mRNAs in a sequence-specific manner, leading to translational inhibition or mRNA degradation. Over 30% of human protein-coding genes are predicted to be conserved targets of miRNAs. Consequently, changes in their expression are likely to be associated with the development and progression of diseases, including cancer. An increasing number of studies are utilizing high-throughput sequencing over microarrays for the expression profiling of miRNAs. Processing of the raw sequencing data usually involves filtering based on quality measures, trimming for adapters and mapping the reads to a (genome or miRNA) reference. Then, normalization of the data is crucial before any downstream analysis can be performed. Normalization is the process of removing sources of variation, which are of non-biological origins (stemming from sample handling, library preparation, imaging and so on), and can affect the measured expression levels. An effective normalization method should minimize technical and experimental bias without introducing noise; the differences that remain should be truly biological effects. Several normalization methods for miRNA-seq data have been proposed, including linear scaling, non-linear scaling, quantile normalization and variance stabilization normalization. These methods differ in terms of complexity and the assumptions made. However, no standard technique has been recommended. Read counts from each experiment are usually simply adjusted for differences in sequencing depth (library size) to reads-per-million (RPM). Unfortunately, the performance and appropriateness of any of the normalization methods cannot be assessed using real data because the true values are not known. To this end, we have used a 12x12 Latin Square design to spike in 12 different oligonucleotides with known nominal concentrations, into a complex mixture of human miRNAs. These spike-in pools were subjected to all the preparatory steps of small RNA library construction for sequencing on the Illumina HiSeq2000. Preliminary results show that the spike-in sequences can be recovered successfully from the data. Using this data set, the relative merits of different normalization procedures are being assessed based on measures of bias, variance and improved sensitivity and specificity for the detection of differentially expressed miRNAs. The goal is to identify an optimal normalization method for miRNA-seq data, which would reduce variance without increasing bias. Citation Format: Shirley Tam, Richard de Borja, Ming-Sound Tsao, John D. McPherson. Normalization of miRNA-sequencing data. [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 5276. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-5276
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,044 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».