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Enregistrement W2604472817 · doi:10.1093/bioinformatics/btx202

EzMap: a simple pipeline for reproducible analysis of the human virome

2017· article· en· W2604472817 sur OpenAlexafffund
Patrick Czeczko, Steven C. Greenway, A. P. Jason de Koning

Notice bibliographique

RevueBioinformatics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquevaccines and immunoinformatics approaches
Établissements canadiensUniversity of CalgaryLibin Cardiovascular Institute of AlbertaAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesAlberta Children's Hospital Research InstituteCanada Foundation for Innovation
Mots-clésHuman viromeComputer scienceMetagenomicsComputational biologyPipeline (software)WorkstationData miningBiologyProgramming languageGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: In solid-organ transplant recipients, a delicate balance between immunosuppression and immunocompetence must be achieved, which can be difficult to monitor in real-time. Shotgun sequencing of cell-free DNA (cfDNA) has been recently proposed as a new way to indirectly assess immune function in transplant recipients through analysis of the status of the human virome. To facilitate exploration of the utility of the human virome as an indicator of immune status, and to enable rapid, straightforward analyses by clinicians, we developed a fully automated computational pipeline, EzMap, for performing metagenomic analysis of the human virome. EzMap combines a number of tools to clean, filter, and subtract WGS reads by mapping to a reference human assembly. The relative abundance of each virus present is estimated using a maximum likelihood approach that accounts for genome size, and results are presented with interactive visualizations and taxonomy-based summaries that enable rapid insights. The pipeline is automated to run on both workstations and computing clusters for all steps. EzMap automates an otherwise tedious and time-consuming protocol and aims to facilitate rapid and reproducible insights from cfDNA. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: EzMap is freely available at https://github.com/dekoning-lab/ezmap. CONTACT: jason.dekoning@ucalgary.ca. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,030

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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