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Enregistrement W4292693853 · doi:10.1101/2022.08.20.504634

Comparison of <i>de novo</i> and reference genome-based transcriptome assembly pipelines for differential expression analysis of RNA sequencing data

2022· preprint· en· W4292693853 sur OpenAlexafffund
Rebekah A. Oomen, Halvor Knutsen, Esben Moland Olsen, Sissel Jentoft, Nils Chr. Stenseth, Jeffrey A. Hutchings

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesInterregHavforskningsinstituttetUniversitetet i OsloKillam TrustsNational Science CouncilNorges ForskningsrådNorwegian Sequencing Centre
Mots-clésDe novo transcriptome assemblySequence assemblyComputational biologyReference genomeTranscriptomeGenomePipeline (software)BiologyFalse positive paradoxGeneGeneticsComputer scienceGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective As sequencing technologies become more accessible and bioinformatic tools improve, genomic resources are increasingly available for non-model species. Using a draft genome to guide transcriptome assembly from RNA sequencing data, rather than performing assembly de novo , affects downstream analyses. Yet, direct comparisons of these approaches are rare. Here, we compare the results of the standard de novo assembly pipeline (‘Trinity’) and two reference genome-based pipelines (‘Tuxedo’ and the ‘new Tuxedo’) for differential expression and gene ontology enrichment analysis of a companion study on Atlantic cod ( Gadus morhua ). Results The new Tuxedo pipeline produced a higher quality assembly than the Tuxedo suite. However, greater enrichment of Trinity-identified differentially expressed genes suggests that a higher proportion of them represent biologically meaningful differences in transcription, as opposed to transcriptional noise or false positives. Coupled with the ability to annotate novel loci, the increased sensitivity of the Trinity pipeline might make it preferable over the reference genome-based approaches for studies aimed at broadly characterizing variation in the magnitude of expression differences and biological processes. However, the ‘new Tuxedo’ pipeline might be appropriate when a more conservative approach is warranted, such as for the identification of candidate genes.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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