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Enregistrement W3004894219 · doi:10.1016/j.isci.2020.100883

Genotyping and Copy Number Analysis of Immunoglobin Heavy Chain Variable Genes Using Long Reads

2020· article· en· W3004894219 sur OpenAlexafffund
Michael Ford, Ehsan Haghshenas, Corey T. Watson, S. Cenk Şahinalp

Notice bibliographique

RevueiScience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesUniversity of LouisvilleNational Science FoundationIndiana UniversityNational Institutes of HealthSimon Fraser University
Mots-clésIGHV@GenotypingCopy-number variationBiologyComputational biologyGeneticsImmunoglobulin heavy chainGenomeLocus (genetics)GeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the remaining challenges to describing an individual's genetic variation lies in the highly heterogeneous and complex genomic regions that impede the use of classical reference-guided mapping and assembly approaches. Once such region is the Immunoglobulin heavy chain locus (IGH), which is critical for the development of antibodies and the adaptive immune system. We describe ImmunoTyper, the first PacBio-based genotyping and copy number calling tool specifically designed for IGH V genes (IGHV). We demonstrate that ImmunoTyper's multi-stage clustering and combinatorial optimization approach represents the most comprehensive IGHV genotyping approach published to date, through validation using gold-standard IGH reference sequence. This preliminary work establishes the feasibility of fine-grained genotype and copy number analysis using error-prone long reads in complex multi-gene loci and opens the door for in-depth investigation into IGHV heterogeneity using accessible and increasingly common whole-genome sequence.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,244 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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