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Enregistrement W4386724743 · doi:10.1101/2023.09.11.555771

IMPALA: A Comprehensive Pipeline for Detecting and Elucidating Mechanisms of Allele Specific Expression in Cancer

2023· preprint· en· W4386724743 sur OpenAlexaff
Glenn Chang, Vanessa Porter, Kieran O’Neill, Luka Culibrk, Vahid Akbari, Marco A. Marra, Steven J.M. Jones

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreGenome British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyComputational biologyGeneticsGeneGenomeAlleleGenomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Summary Allele-specific expression (ASE), where transcripts from one allele are more abundant than transcripts from the other, can arise from various genetic mechanisms and has implications for gene regulation and disease. We present IMPALA (Integrated Mapping and Profiling of Allelically-expressed Loci with Annotations), a versioned and containerized pipeline for detecting ASE in samples including cancer genomes. IMPALA leverages RNA sequencing data and, optionally, phased variant, copy number variant (CNV), allelic methylation, and mutation data to identify ASE genes and uncover underlying regulatory mechanisms. IMPALA incorporates the MBASED framework for ASE detection, and outputs a comprehensive summary table and informative figures to visualize the genomic distribution of ASE genes and their correlation with potential regulatory causes. We applied IMPALA to a cancer sample and identified thousands of genes with ASE and highlighted potential somatic events that may have influenced ASE of these genes. ASE data can be used to detect the downstream consequences of genomic alterations, which facilitates the identification of dysregulated cancer-related genes. IMPALA thus provides researchers with a powerful tool for both ASE analysis and for investigating genetic factors correlated with ASE. Availability and implementation IMPALA is licensed under GNU General Public License v3.0 and freely available at https://github.com/bcgsc/IMPALA and https://doi.org/10.5281/zenodo.8019168 with documentation and tutorial. Contact sjones@bcgsc.ca Supplemental information Supplemental materials are available at Bioinformatics online. Issue section: Gene expression

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,025

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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