MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3168449225 · doi:10.1186/s12864-021-07736-6

DNAscent v2: detecting replication forks in nanopore sequencing data with deep learning

2021· article· en· W3168449225 sur OpenAlexfundno aff
Michael A. Boemo

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDiamantina Institute, University of QueenslandIsaac Newton TrustEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of TorontoUniversity of OxfordRoyal Society
Mots-clésDNA sequencingNanopore sequencingBiologyReplication (statistics)DNA replicationComputational biologyDNA microarrayDeep sequencingDNAGenomeGeneticsComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Measuring DNA replication dynamics with high throughput and single-molecule resolution is critical for understanding both the basic biology behind how cells replicate their DNA and how DNA replication can be used as a therapeutic target for diseases like cancer. In recent years, the detection of base analogues in Oxford Nanopore Technologies (ONT) sequencing reads has become a promising new method to supersede existing single-molecule methods such as DNA fibre analysis: ONT sequencing yields long reads with high throughput, and sequenced molecules can be mapped to the genome using standard sequence alignment software. RESULTS: This paper introduces DNAscent v2, software that uses a residual neural network to achieve fast, accurate detection of the thymidine analogue BrdU with single-nucleotide resolution. DNAscent v2 also comes equipped with an autoencoder that interprets the pattern of BrdU incorporation on each ONT-sequenced molecule into replication fork direction to call the location of replication origins termination sites. DNAscent v2 surpasses previous versions of DNAscent in BrdU calling accuracy, origin calling accuracy, speed, and versatility across different experimental protocols. Unlike NanoMod, DNAscent v2 positively identifies BrdU without the need for sequencing unmodified DNA. Unlike RepNano, DNAscent v2 calls BrdU with single-nucleotide resolution and detects more origins than RepNano from the same sequencing data. DNAscent v2 is open-source and available at https://github.com/MBoemo/DNAscent . CONCLUSIONS: This paper shows that DNAscent v2 is the new state-of-the-art in the high-throughput, single-molecule detection of replication fork dynamics. These improvements in DNAscent v2 mark an important step towards measuring DNA replication dynamics in large genomes with single-molecule resolution. Looking forward, the increase in accuracy in single-nucleotide resolution BrdU calls will also allow DNAscent v2 to branch out into other areas of genome stability research, particularly the detection of DNA repair.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationhigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,229 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation · Autre devis
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

Citations43
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC GenomicsMême sujetDNA Repair MechanismsTravaux en français237 207