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