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Enregistrement W4417268800 · doi:10.1093/nargab/lqaf170

<tt>SAFARI</tt> : pangenome alignment of ancient DNA using purine/pyrimidine encodings

2025· article· en· W4417268800 sur OpenAlexaff
Joshua Daniel Rubin, Jan van Waaij, Louis Kraft, Jouni Sirén, Peter Wad Sackett, Gabriel Renaud

Notice bibliographique

RevueNAR Genomics and Bioinformatics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNovo Nordisk FondenNovo Nordisk
Mots-clésSpurious relationshipAncient DNAExtant taxonGenomeDNADivergence (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aligning DNA sequences retrieved from fossils or other paleontological artifacts, referred to as ancient DNA (aDNA), is particularly challenging due to the short sequence length and chemical damage which creates a specific pattern of substitution (C[Formula: see text]T and G[Formula: see text]A) in addition to the heightened divergence between the sample and the reference genome thus exacerbating reference bias. This bias can be mitigated by aligning to pangenome graphs to incorporate documented organismic variation, but this approach still suffers from substitution patterns due to chemical damage. We introduce a novel methodology introducing the RYmer index, a variant of the commonly used minimizer index which represents purines (A,G) and pyrimidines (C,T) as R and Y, respectively. This creates an indexing scheme robust to the aforementioned chemical damage. We implemented SAFARI (Sensitive Alignments From A RYmer Index), an aDNA damage-aware version of the pangenome aligner vg giraffe, which uses RYmers to rescue alignments containing deaminated seeds. For highly damaged samples, the recovery rate could be upwards of 10%, an amount which could well affect downstream results. We show that our approach produces more correct alignments from aDNA sequences than current approaches while maintaining a tolerable rate of spurious alignments. In addition, we demonstrate that our algorithm improves the estimate of the rate of aDNA damage, especially for highly damaged samples. Crucially, we show that this improved alignment can directly translate into better insights gained from the data by showcasing its integration with a number of extant pangenome tools.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,014

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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