Strategy in wheat- <i>Fusarium</i> dual-genome RNA-seq data processing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In RNA-seq data processing, short read alignments are usually of one species against its own genome; however, in plant-microbe interaction systems, reads from both host and pathogen samples are blended together. In contrast to single-genome, both pathogen and host reference genomes are involved in the alignment process. In such circumstances, the order of alignment to the host, the pathogen, or simultaneously to both genomes results in differences in read counts of certain genes, especially at the advanced infection stage. It is crucial to have an appropriate strategy for aligning the reads to their respective genomes, yet the existing strategies of either sequential or parallel alignment become a problem when mapping mixed reads to their corresponding reference genomes. The challenge lies in the determination of which reads belong to which species, especially when homology exists between the two genomes. This study proposes a combo-genome alignment strategy after comparing three alignment scenarios. Simulation results demonstrated that the degree of discrepancy in the results is correlated with phylogenetic distance of the two species in the mixture which was attributable to the extent of homology between the two genomes involved. This correlation was also found in the analysis using two real RNA-seq datasets of Fusarium -challenged wheat plants. Comparisons of the three RNA-seq processing strategies on three simulation datasets and two real Fusarium -infected wheat datasets showed that an alignment to a combo-genome, consisting of both host and pathogen genomes, improves mapping quality as compared to sequential alignment procedures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».