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Enregistrement W4380608088 · doi:10.1101/2023.06.13.544861

SNPLift: Fast and accurate conversion of genetic variant coordinates across genome assemblies

2023· preprint· en· W4380608088 sur OpenAlexafffund
Éric Normandeau, Maxime de Ronne, Davoud Torkamaneh

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaUniversité LavalGrain Farmers of OntarioGénome QuébecCanadian Field Crop Research AllianceGenome Canada
Mots-clésIndelReference genomeGenomeComputational biologyComputer scienceBiologyGenomicsGeneticsSingle-nucleotide polymorphismGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Motivation The advent of high-throughput sequencing technologies and the availability of reference genomes have provided an unprecedented opportunity to discover and genotype millions of genetic variants in hundreds or even thousands of samples. Variant calling, the identification of genetic variants from raw sequencing data, is both time-consuming and computationally demanding. Currently, reference genomes are evolving very rapidly and new assembly versions come out more and more frequently. To take advantage of new or improved reference genomes, raw reads alignments, genotype calling, and filtration must typically all be redone. This is a costly and time consuming operation that is not always viable when projects are under time constraints. Results Here, we introduce SNPLift, a bioinformatic pipeline that can quickly transfer the coordinate of nucleotide variants (SNPs and Indels) between different versions of reference genomes. We tested SNPLift on nine SNP datasets in VCF format from different species ( Homo sapiens, Arabidopsis thaliana, Coregonus clupeaformis, Medicato truncatula, Oriza sativa, Salvelinus namaycush, Solanum lycopersicum, Zea mays, and Glycine max ). Depending on the species, we achieved accurate lifting of variants ranging from 92.92% to 99.69%. Importantly, SNPLift significantly reduces the computational resources and time required for variant analysis compared to performing a complete re-analysis using a new reference genome. SNPLift offers a fast and efficient solution to leverage the benefits of updated or improved reference genomes. Availability and implementation SNPLift is available at https://github.com/enormandeau/snplift with its documentation. It contains a script that runs an automated test on a small dataset, composed of 190,443 SNPs in chromosome 1 of Medicago truncatula . SNPLift uses only common tools that are easy to install and works under Linux and MacOS.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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