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Enregistrement W2620002992 · doi:10.12688/f1000research.11354.1

MinION Analysis and Reference Consortium: Phase 2 data release and analysis of R9.0 chemistry

2017· preprint· en· W2620002992 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensMichael Smith Health Research BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science Foundation of Sri LankaBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilRosetrees TrustNational Science FoundationWellcomeCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchGenome British ColumbiaMichael Smith Health Research BCOxford Nanopore TechnologiesNational Human Genome Research InstituteWellcome TrustFondation Brain CanadaMedical Research Council
Mots-clésMinionNanopore sequencingComputational biologyBiologyChemistryGenomeComputer scienceAlgorithmGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p> Background: Long-read sequencing is rapidly evolving and reshaping the suite of opportunities for genomic analysis. For the MinION in particular, as both the platform and chemistry develop, the user community requires reference data to set performance expectations and maximally exploit third-generation sequencing. We performed an analysis of MinION data derived from whole genome sequencing of <ns4:italic>Escherichia</ns4:italic> <ns4:italic>coli</ns4:italic> K-12 using the R9.0 chemistry, comparing the results with the older R7.3 chemistry. </ns4:p> <ns4:p>Methods: We computed the error-rate estimates for insertions, deletions, and mismatches in MinION reads.</ns4:p> <ns4:p>Results: Run-time characteristics of the flow cell and run scripts for R9.0 were similar to those observed for R7.3 chemistry, but with an 8-fold increase in bases per second (from 30 bps in R7.3 and SQK-MAP005 library preparation, to 250 bps in R9.0) processed by individual nanopores, and less drop-off in yield over time. The 2-dimensional (“2D”) N50 read length was unchanged from the prior chemistry. Using the proportion of alignable reads as a measure of base-call accuracy, 99.9% of “pass” template reads from 1-dimensional (“1D”) experiments were mappable and ~97% from 2D experiments. The median identity of reads was ~89% for 1D and ~94% for 2D experiments. The total error rate (miscall + insertion + deletion ) decreased for 2D “pass” reads from 9.1% in R7.3 to 7.5% in R9.0 and for template “pass” reads from 26.7% in R7.3 to 14.5% in R9.0.</ns4:p> <ns4:p>Conclusions: These Phase 2 MinION experiments serve as a baseline by providing estimates for read quality, throughput, and mappability. The datasets further enable the development of bioinformatic tools tailored to the new R9.0 chemistry and the design of novel biological applications for this technology.</ns4:p> <ns4:p>Abbreviations: K: thousand, Kb: kilobase (one thousand base pairs), M: million, Mb: megabase (one million base pairs), Gb: gigabase (one billion base pairs).</ns4:p>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,267 · 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