Estimation of ribosome profiling performance and reproducibility at various levels of resolution
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ribosome profiling (or Ribo-seq) is currently the most popular methodology for studying translation; it has been employed in recent years to decipher various fundamental gene expression regulation aspects. The main promise of the approach is its ability to detect ribosome densities over an entire transcriptome in high resolution of single codons. Indeed, dozens of ribo-seq studies have included results related to local ribosome densities in different parts of the transcript; nevertheless, the performance of Ribo-seq has yet to be quantitatively evaluated and reported in a large-scale multi-organismal and multi-protocol study of currently available datasets. RESULTS: Here we provide the first objective evaluation of Ribo-seq at the resolution of a single nucleotide(s) using clear, interpretable measures, based on the analysis of 15 experiments, 6 organisms, and a total of 612, 961 transcripts. Our major conclusion is that the ability to infer signals of ribosomal densities at nucleotide scale is considerably lower than previously thought, as signals at this level are not reproduced well in experimental replicates. In addition, we provide various quantitative measures that connect the expected error rate with Ribo-seq analysis resolution. CONCLUSIONS: The analysis of Ribo-seq data at the resolution of codons and nucleotides provides a challenging task, calls for task-specific statistical methods and further protocol improvements. We believe that our results are important for every researcher studying translation and specifically for researchers analyzing data generated by the Ribo-seq approach. REVIEWERS: This article was reviewed by Dmitrij Frishman, Eugene Koonin and Frank Eisenhaber.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle