MutSeqR: an open source R package for standardized analysis of error-corrected next-generation sequencing data in genetic toxicology
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
Motivation: Error-corrected next-generation sequencing (ECS) methods are increasingly used to assess mutagenicity and other genetic toxicology endpoints. The lack of open and standardized bioinformatic workflows and tools poses challenges to data reproducibility, comparability, and consistency in interpretation for its application in genetic toxicity assessment. Results: We present MutSeqR, an open source R package to analyse ECS mutation data for genetic toxicology studies. MutSeqR offers practical variant filtering, comparative analysis of mutation frequency between experimental conditions, dose-response assessment via benchmark dose calculations, mutation spectrum analysis, and clonality analyses. We demonstrate MutSeqR's application using published datasets on mice treated with benzo[a]pyrene or benzo[b]fluoranthene, analysed using Duplex Sequencing and SMM-seq, respectively. MutSeqR's flexible functions enable reproducible analyses across ECS platforms, facilitating research and regulatory applications in mutagenicity testing. Availability and implementation: MutSeqR is freely available under an open source license at https://github.com/EHSRB-BSRSE-Bioinformatics/MutSeqR. Implemented in R (version 3.4.0 or greater), it supports all major operating systems. Sequencing data for Project 1 has been deposited in the Sequence Read Archive under accession number PRJNA803048. Variant call files for Project 2 are available on Mendeley Data (doi: 10.17632/65dnysxym8.1).
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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