LAMPS: an analysis pipeline for sequence-specific ligation-mediated amplification reads
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Ligation-Mediated Amplification (LMA) is a versatile biochemical tool for amplifying selected DNA sequences. LMA has increased in popularity due to its integration within chromosome conformation capture (5C) and chromatin immunoprecipitation (2C-ChIP) methodologies. The output of either 5C or 2C-ChIP protocols is a single-read sequencing library of ligated primer pairs that may or may not be multiplexed. While many computational tools currently exist for read mapping and analysis, these tools neither fully support multiplexed libraries nor provide qualitative reporting on the LMA primers involved. Typically, the task of library demultiplexing or primer analysis is offloaded on to the user. Our aim was to develop an easy-to-use pipeline for processing (multiplexed) single-read sequencing data produced by sequence-specific LMA. RESULTS: Here, we describe the Ligation-mediated Amplified, Multiplexed Primer-pair Sequence (LAMPS) analysis pipeline. LAMPS facilitates the analysis of multiplexed LMA sequencing data and provides a thorough assessment of a library's reads for a variety of experimental parameters (e.g., primer-pair efficiency). The standardized output of LAMPS allows for easy integration with downstream analyses, such as data track visualization on a genome browser. LAMPS is made publicly available on GitHub: https://github.com/BlanchetteLab/LAMPS.
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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 | 0,001 | 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 ».