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Enregistrement W2985175171 · doi:10.1111/ahg.12364

Improved assembly and variant detection of a haploid human genome using single‐molecule, high‐fidelity long reads

2019· article· en· W2985175171 sur OpenAlexaff
Mitchell R. Vollger, Glennis A. Logsdon, Peter A. Audano, Arvis Sulovari, David Porubskỳ, Paul Peluso, Aaron M. Wenger, Gregory T. Concepcion, Zev Kronenberg, Katherine M. Munson, Carl Baker, Ashley D. Sanders, Diana C.J. Spierings, Peter M. Lansdorp, Urvashi Surti, Michael W. Hunkapiller, Evan E. Eichler

Notice bibliographique

RevueAnnals of Human Genetics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNational Institute of General Medical SciencesNational Human Genome Research InstituteH2020 European Research CouncilHoward Hughes Medical InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésGenomeHuman genomeStructural variationSequence assemblySegmental duplicationHybrid genome assemblyComputational biologyBiologyTandem repeatFidelityDNA sequencingGene duplicationSequence (biology)GeneticsGeneComputer scienceGene family

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sequence and assembly of human genomes using long-read sequencing technologies has revolutionized our understanding of structural variation and genome organization. We compared the accuracy, continuity, and gene annotation of genome assemblies generated from either high-fidelity (HiFi) or continuous long-read (CLR) datasets from the same complete hydatidiform mole human genome. We find that the HiFi sequence data assemble an additional 10% of duplicated regions and more accurately represent the structure of tandem repeats, as validated with orthogonal analyses. As a result, an additional 5 Mbp of pericentromeric sequences are recovered in the HiFi assembly, resulting in a 2.5-fold increase in the NG50 within 1 Mbp of the centromere (HiFi 480.6 kbp, CLR 191.5 kbp). Additionally, the HiFi genome assembly was generated in significantly less time with fewer computational resources than the CLR assembly. Although the HiFi assembly has significantly improved continuity and accuracy in many complex regions of the genome, it still falls short of the assembly of centromeric DNA and the largest regions of segmental duplication using existing assemblers. Despite these shortcomings, our results suggest that HiFi may be the most effective standalone technology for de novo assembly of human genomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations144
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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