Cypiripi: exact genotyping of <i>CYP2D6</i> using high-throughput sequencing data
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: CYP2D6 is highly polymorphic gene which encodes the (CYP2D6) enzyme, involved in the metabolism of 20-25% of all clinically prescribed drugs and other xenobiotics in the human body. CYP2D6 genotyping is recommended prior to treatment decisions involving one or more of the numerous drugs sensitive to CYP2D6 allelic composition. In this context, high-throughput sequencing (HTS) technologies provide a promising time-efficient and cost-effective alternative to currently used genotyping techniques. To achieve accurate interpretation of HTS data, however, one needs to overcome several obstacles such as high sequence similarity and genetic recombinations between CYP2D6 and evolutionarily related pseudogenes CYP2D7 and CYP2D8, high copy number variation among individuals and short read lengths generated by HTS technologies. RESULTS: In this work, we present the first algorithm to computationally infer CYP2D6 genotype at basepair resolution from HTS data. Our algorithm is able to resolve complex genotypes, including alleles that are the products of duplication, deletion and fusion events involving CYP2D6 and its evolutionarily related cousin CYP2D7. Through extensive experiments using simulated and real datasets, we show that our algorithm accurately solves this important problem with potential clinical implications. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: Cypiripi is available at http://sfu-compbio.github.io/cypiripi.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».