Probabilistic model based on circular statistics for quantifying coverage depth dynamics originating from DNA replication
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the development of DNA sequencing technology, static omics profiling in microbial communities, such as taxonomic and functional gene composition determination, has become possible. Additionally, the recently proposed in situ growth rate estimation method allows the applicable range of current comparative metagenomics to be extended to dynamic profiling. However, with this method, the applicable target range is presently limited. Furthermore, the characteristics of coverage depth during replication have not been sufficiently investigated. RESULTS: We developed a probabilistic model that mimics coverage depth dynamics. This statistical model explains the bias that occurs in the coverage depth due to DNA replication and errors that arise from coverage depth observation. Although our method requires a complete genome sequence, it involves a stable to low coverage depth (>0.01×). We also evaluated the estimation using real whole-genome sequence datasets and reproduced the growth dynamics observed in previous studies. By utilizing a circular distribution in the model, our method facilitates the quantification of unmeasured coverage depth features, including peakedness, skewness, and degree of density, around the replication origin. When we applied the model to time-series culture samples, the skewness parameter, which indicates the asymmetry, was stable over time; however, the peakedness and degree of density parameters, which indicate the concentration level at the replication origin, changed dynamically. Furthermore, we demonstrated the activity measurement of multiple replication origins in a single chromosome. CONCLUSIONS: We devised a novel framework for quantifying coverage depth dynamics. Our study is expected to serve as a basis for replication activity estimation from a broader perspective using the statistical model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».