Typing and copy number determination for <scp>HLA‐DRB3</scp>, ‐<scp>DRB4</scp> and ‐<scp>DRB5</scp> from next‐generation sequencing data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HLA-DRB3, DRB4 and DRB5 (DRB3/4/5) are paralogues of HLA-DRB1. They have important roles in transplantation and have been reported to be related to many diseases. HLA typing methods for DRB3/4/5 based on NGS data have many limitations now, such as need of polymerase chain reaction (PCR) or low accuracy. MATERIALS AND METHODS: We present a HLA typing method for DRB3/4/5 based on read mapping and haplotype assembly from NGS data. Also, copy number of DRB3/4/5 is determined by a k-means clustering method according to ratio of sequencing depth between DRB3/4/5 and DRB1. RESULTS: We achieved 100%, 100%, 100% accuracy on simulated data and 95.88%, 98.89%, 99.34% accuracy on MHC capture Illumina sequencing data at 4-digit resolution with 30-fold coverage for DRB3/4/5 separately. We also explored the DRB3/4/5 profiles in five continental populations through low coverage WGS data generated by the 1000 Genome Project. We found that frequency of DRB4 in African were significantly lower than that in all other populations. CONCLUSION: Our method for DRB3/4/5 typing has high accuracy. It is a good supplement to regular HLA typing and could help in disease studies, medical applications and human population diversity studies.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».