Evaluating the necessity of PCR duplicate removal from next-generation sequencing data and a comparison of approaches
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: Analyzing next-generation sequencing data is difficult because datasets are large, second generation sequencing platforms have high error rates, and because each position in the target genome (exome, transcriptome, etc.) is sequenced multiple times. Given these challenges, numerous bioinformatic algorithms have been developed to analyze these data. These algorithms aim to find an appropriate balance between data loss, errors, analysis time, and memory footprint. Typical analysis pipelines require multiple steps. If one or more of these steps is unnecessary, it would significantly decrease compute time and data manipulation to remove the step. One step in many pipelines is PCR duplicate removal, where PCR duplicates arise from multiple PCR products from the same template molecule binding on the flowcell. These are often removed because there is concern they can lead to false positive variant calls. Picard (MarkDuplicates) and SAMTools (rmdup) are the two main softwares used for PCR duplicate removal. RESULTS: Approximately 92 % of the 17+ million variants called were called whether we removed duplicates with Picard or SAMTools, or left the PCR duplicates in the dataset. There were no significant differences between the unique variant sets when comparing the transition/transversion ratios (p = 1.0), percentage of novel variants (p = 0.99), average population frequencies (p = 0.99), and the percentage of protein-changing variants (p = 1.0). Results were similar for variants in the American College of Medical Genetics genes. Genotype concordance between NGS and SNP chips was above 99 % for all genotype groups (e.g., homozygous reference). CONCLUSIONS: Our results suggest that PCR duplicate removal has minimal effect on the accuracy of subsequent variant calls.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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