Massively multiplex single-molecule oligonucleosome footprinting
Notice bibliographique
Résumé
These are the intermediate data used in "Massively multiplex single-molecule oligonucleosome footprinting", where the nonspecific adenine methyltransferase EcoGII was used to footprint accessible chromatin, and the methylation was then read using the Pacific Biosciences sequencing platform. The files here are intermediate outputs that capture metrics about the inter-pulse distance values as well as predictions of methylation status. The .npy, .feather, and .pickle files are the output of extractIPD.py, and callNucPeaks.py. The .csv is the output of a cell in SAMOSA_analyses.ipynb. All of this code can be found at https://github.com/RamaniLab/SAMOSA, including SAMOSA_analyses.ipynb which contains all downstream analyses that were performed on this data. meanIPDinfoChrControls.csv: This contains the data used to generate Supplementary Figures 2 and 3. It contains various summary measurements of the IPD values in each molecule of the in vitro samples Files ending in _bingmm.npy: These contain the posterior probability of adenines being methylated for the in vitro data. The files beginning with pbrun3 were sequenced on the Sequel I, and the files beginning with pbrun4 or pbrun5 were sequenced on the Sequel II. Other than Supplementary Figures 2 and 3, the analysis in the paper was based on the Sequel II data. naked_neg and DNA_minusM are both negative controls. naked_methyl and DNA_plusM are positive controls. chromatin samples are in vitro assembled chromatin. pbrun4_gold_nuc47_chromatin_peaks.feather: The estimated nucleosome centers from the in vitro assembled chromatin, in a data frame. Each row is an individual nucleosome dyad prediction. Files ending in _onlyT_zmwinfo.pickle: These files each contain a pandas data frame containing information about each molecule sequenced in the in vivo samples. These should be read in in python using the pandas read_pickle function, and require the same namespace as was used when saving them, so pandas must be imported as pd, and numpy as np. The neg samples are deproteinated unmethylated molecules, the pos samples are deproteinated methylated molecules, and the chromatin samples are methylated chromatin. Files ending in _bingmm.pickle: These files contain the posterior probability of being methylated for each adenine in each DNA molecule in the sample. They each have a corresponding zmwinfo file described above, and similarly must be read in with numpy imported as np. Each file is a dictionary with the zero-mode waveguide (ZMW) hole number as a key, and the value a numpy array with length equal to the unaligned CCS of that molecule, with methylation posterior probabilities at each A/T base. The zmwinfo dataframe has a 'zmw' column that can be used to match the information in that file with the methylation information in this one.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,080 |
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 ».