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Enregistrement W2972721403 · doi:10.1109/bhi.2019.8834449

Validation of bcbio-nextgen Pipeline Based on NextSeq500 Exome Sequencing

2019· article· en· W2972721403 sur OpenAlexaff
Erinija Pranckevičienė, Ryan Potter, Lijia Huang, Olga Jarinova

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensAgricultural Research Institute of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline (software)Exome sequencingPipeline transportComputer scienceExomeComputational biologyData miningEngineeringBiologyGeneticsGeneMutationOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We evaluated the performance of bcbio-nextgen pipeline for clinical whole exome sequencing (WES) using Genome in a Bottle (GIAB) NA12878 reference sample with Agilent Clinical Research Exome (CRE) v2 panel and Agilent SureSelect XT2 library preparation kit. The current literature on NA12878 reference materials predominantly describes the performance of WES-based pipelines for Illumina HiSeqX. Here, we evaluated the analytical performance of the bcbio-nextgen pipeline for WES for Illumina NextSeq500. We compared the performance of the bcbio-nextgen pipeline with the performance of other WES-based pipelines reported in literature. Our comparative analyses showed that the sensitivity and precision of our study compared favourably with the performance of other bioinformatics pipelines. Notably, our results demonstrate that analytical sensitivity of WES deteriorates outside of capture regions and suggests that any variants identified outside of capture regions are more likely to be lower confidence variants and therefore require confirmatory testing. Careful consideration of intersect between genomic regions of interest (ROI) and capture regions is required to achieve optimal performance of WES for clinical applications.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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