EzMap: a simple pipeline for reproducible analysis of the human virome
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 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 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 ».