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Enregistrement W2732785974 · doi:10.1101/156679

GrapHi-C: Graph-based visualization of Hi-C Datasets

2017· preprint· en· W2732785974 sur OpenAlexafffund
Kimberly MacKay, Anthony Kusalik, Christopher H. Eskiw

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVisualizationGenomeGraph drawingComputer scienceGraphComputational biologyGenomicsENCODETheoretical computer scienceBiologyData miningGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Hi-C is a proximity-based ligation reaction used to detect regions of the genome that are close in 3D space (or “interacting”). Typically, results from Hi-C experiments (whole-genome contact maps) are visualized as heatmaps or Circos plots. While informative, these visualizations do not intuitively represent the complex organization and folding of the genome in 3D space, making the interpretation of the underlying 3D genomic organization difficult. Our objective was to utilize existing tools to generate a graph-based representation of a whole-genome contact map that leads to a more intuitive visualization. Methodology Whole-genome contact maps were converted into graphs where each vertex represented a genomic region and each edge represented a detected or known interaction between two vertices. Three types of interactions were represented in the graph: linear, intra-chromosomal ( cis -), and inter-chromosomal ( trans -) interactions. Each edge had an associated weight related to the linear distance (Hi-C experimental resolution) or the associated interaction frequency from the contact map. Graphs were generated based on this representation scheme for whole-genome contact maps from a fission yeast dataset where yeast mutants were used to identify specific principles influencing genome organization (GEO accession: GSE56849). Graphs were visualized in Cytoscape with an edge-weighted spring embedded layout where vertices and linear interaction edges were coloured according to their corresponding chromosome. Results The graph-based visualizations (compared to the equivalent heatmaps) more intuitively represented the effects of the rad21 mutant on genome organization. Specifically, the graph based visualizations clearly highlighted the loss of structural globules and a greater intermingling of chromosomes in the mutant strain when compared to the wild-type. The graph-based representation and visualization protocol developed here will aid in understanding the complex organization and folding of the genome.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,005

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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