NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
BackgroundWhole mikrobiyom RNASeq (metatranscriptomik) fonksiyonel olarak mikrobiyal toplulukları sorgulamak için güçlü bir teknoloji olarak ortaya çıkmıştır. Önemli bir zorluk, bu karmaşık veri kümelerini en iyi nasıl işleyeceği, analiz edeceği ve yorumlayacağıdır. Tipik bir uygulamada, tek bir metatranskriptomik veri kümesi onlarca ila yüz milyonlarca sıra okumadan oluşabilir. Bu okumalar önce düşük kalite ve potansiyel kirleticiler için işlenmeli ve filtrelenmelidir, taksonomik ve fonksiyonel etiketlerle anons edilmeden önce ve daha sonra küresel bakteriyel gen ekspresyon profilleri oluşturmak için harmanlanmadan önce.SonuçlarBurada, Docker çerçevesi içinde uygulanmasıyla çapraz platform uyumlu esnek, büyük ölçeklenebilir metatranskriptomik veri analiz boru hattı MetaPro'yu sunuyoruz. MetaPro, ham dizi okuma girdisi (tek uçlu veya çift uçlu okumalar) ile başlar ve bunları katmanlı bir dizi filtreleme, montaj ve açıklama adımları ile işler. MetaPro, bakteri genlerinin ve göreceli ekspresyonlarının nihai bir listesini vermenin yanı sıra, Cytoscape ağ görselleştirme aracı aracılığıyla kolayca görselleştirilen, enzimlerin odaklanmış bir dökümü ile birlikte tamamlayıcı tahmin algoritmalarının fikir birliğine dayanan bir taksonomik bozulma sunar. MetaPro'nun performansını mevcut iki son teknoloji boru hattına kıyasla ölçüyoruz ve geliştirilmiş performans ve işlevsellik gösteriyoruz.ConclusionsMetaPro, metatranscriptomik veri kümelerinin işlenmesi ve analizi için etkili bir entegre çözümü temsil ediyor. Modüler mimarisi, geliştirildiği gibi yeni algoritmaların kullanılmasına izin verir ve uzun ömürlü olmasını sağlar. Kullanıcının boru hattının alınmasına yardımcı olmak için, MetaPro, eğitim amaçlı geliştirilen yerleşik bir öğretici ile birlikte, https://github.com/ParkinsonLab/MetaPro adresinde serbestçe kullanılabilir hale getirilir. Yazılım GNU genel kamu lisansı v3 altında serbestçe kullanılabilir. Video Özeti.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundWhole microbiome RNASeq (metatranscriptomics) has emerged as a powerful technology to functionally interrogate microbial communities. A key challenge is how best to process, analyze, and interpret these complex datasets. In a typical application, a single metatranscriptomic dataset may comprise from tens to hundreds of millions of sequence reads. These reads must first be processed and filtered for low quality and potential contaminants, before being annotated with taxonomic and functional labels and subsequently collated to generate global bacterial gene expression profiles.ResultsHere, we present MetaPro, a flexible, massively scalable metatranscriptomic data analysis pipeline that is cross-platform compatible through its implementation within a Docker framework. MetaPro starts with raw sequence read input (single-end or paired-end reads) and processes them through a tiered series of filtering, assembly, and annotation steps. In addition to yielding a final list of bacterial genes and their relative expression, MetaPro delivers a taxonomic breakdown based on the consensus of complementary prediction algorithms, together with a focused breakdown of enzymes, readily visualized through the Cytoscape network visualization tool. We benchmark the performance of MetaPro against two current state-of-the-art pipelines and demonstrate improved performance and functionality.ConclusionsMetaPro represents an effective integrated solution for the processing and analysis of metatranscriptomic datasets. Its modular architecture allows new algorithms to be deployed as they are developed, ensuring its longevity. To aid user uptake of the pipeline, MetaPro, together with an established tutorial that has been developed for educational purposes, is made freely available at https://github.com/ParkinsonLab/MetaPro . The software is freely available under the GNU general public license v3. Video Abstract.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.