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Enregistrement W2106578986 · doi:10.4161/fly.19695

A program for annotating and predicting the effects of single nucleotide polymorphisms, SnpEff

2012· article· en· W2106578986 sur OpenAlexaff
Pablo Cingolani, Adrian E. Platts, Le Lily Wang, Melissa Coon, Tung Nguyen, Luan Wang, Susan Land, Xiangyi Lu, Douglas M. Ruden

Notice bibliographique

RevueFly · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesBroad InstituteWayne State University
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismGeneticsBiologyComputational biologyComputer scienceGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe a new computer program, SnpEff, for rapidly categorizing the effects of variants in genome sequences. Once a genome is sequenced, SnpEff annotates variants based on their genomic locations and predicts coding effects. Annotated genomic locations include intronic, untranslated region, upstream, downstream, splice site, or intergenic regions. Coding effects such as synonymous or non-synonymous amino acid replacement, start codon gains or losses, stop codon gains or losses, or frame shifts can be predicted. Here the use of SnpEff is illustrated by annotating ~356,660 candidate SNPs in ~117 Mb unique sequences, representing a substitution rate of ~1/305 nucleotides, between the Drosophila melanogaster w(1118); iso-2; iso-3 strain and the reference y(1); cn(1) bw(1) sp(1) strain. We show that ~15,842 SNPs are synonymous and ~4,467 SNPs are non-synonymous (N/S ~0.28). The remaining SNPs are in other categories, such as stop codon gains (38 SNPs), stop codon losses (8 SNPs), and start codon gains (297 SNPs) in the 5'UTR. We found, as expected, that the SNP frequency is proportional to the recombination frequency (i.e., highest in the middle of chromosome arms). We also found that start-gain or stop-lost SNPs in Drosophila melanogaster often result in additions of N-terminal or C-terminal amino acids that are conserved in other Drosophila species. It appears that the 5' and 3' UTRs are reservoirs for genetic variations that changes the termini of proteins during evolution of the Drosophila genus. As genome sequencing is becoming inexpensive and routine, SnpEff enables rapid analyses of whole-genome sequencing data to be performed by an individual laboratory.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,009

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12 661
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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