Streaming Long‐Read Sequence Alignments for HLA Predictions Using HLAminer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Long-read sequencing platforms such as the Oxford Nanopore Technologies (ONT) and Pacific Biosciences (PacBio) platforms now offer sufficient read lengths, throughput, and accuracy at competitive costs to analyze polymorphic regions of the human genome, including the highly complex human leukocyte antigen (HLA) gene cluster-a cornerstone of human immunity. Here, we present a streamlined protocol for predicting HLA signatures from whole-genome shotgun (WGS) long-read sequencing data by directly streaming sequence alignments into HLAminer. This method is as simple as running minimap2, scales efficiently with the number of sequences, and works with any read aligner compatible with the SAM file format-eliminating the need to store bulky alignment files on disk. We provide a step-by-step guide for predicting HLA class I and class II alleles from third-generation long-read sequencing data and demonstrate the robustness of predictions even with older, less accurate WGS nanopore datasets and relatively low (10×) sequencing coverage. Code availability: HLAminer is available under the BC Cancer software license agreement (academic use) at https://github.com/bcgsc/HLAminer. © 2025 The Author(s). Current Protocols published by Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol: HLA prediction from streamed ONT or PacBio long-read alignments.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle