Soru:
Eski genom yapılarıyla çalışmak
zx8754
2017-06-01 01:47:18 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Eski genom yapıları üzerinde çalışmak ve bunlara güvenmek hala geçerli mi?

Örneğin NCBI36 / hg18. Eski yapıları temel alan makalelerden elde edilen sonuçların yararlı olması için LiftOver ve yeniden analiz gerekir mi?

Biraz bağlam, bu, aCGH sonuçlarına dayanan diğer gönderilerle ilgilidir. eski yapıda: Tek bir örnek ArrayCGH sonucunu nasıl doğrularım?

Bu muhtemelen aklınızda ne tür bir analiz olduğuna bağlı olacaktır. Sonunda, bugün ürettiğimiz tüm veriler bir gün eskimiş olacak, ancak bu, tüm sonuçların yanlış olduğu anlamına gelmez. Aklınızdaki analiz türleri (veya hg18 kullanan somut makaleler) hakkında daha spesifik olursanız, belki doğru bir cevap vermek daha kolay olurdu.
Dört yanıtlar:
#1
+8
Karel Brinda
2017-06-01 02:03:51 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Bence çok güvenilir değil. LiftOver, destekleyebileceği dönüşümler açısından çok sınırlıdır. LiftOver Chain biçimi yalnızca aynı sırada eşleşen bölgeleri yakalayabilir. Bu, indelleri hesaba katabileceği anlamına gelir, ancak basit yapısal varyasyonlar bile sorunlu hale gelir.

Örneğin, daha yeni bir montaj mevcut olduğunda, mevcut olanı dönüştürmek yerine tüm okumaları yeniden eşleştirmek genellikle önerilen bir uygulamadır. hizalamalar.

#2
+4
Manuel
2017-06-01 04:34:31 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Şu anda, gnomAD gibi birçok veri tabanı hala yalnızca bu sürümü kullandığından, dikkate değer tek insan yapısının hg19 / GRCh37 olduğunu düşünüyorum. Öte yandan, hg38 / GRCh8 birçok önemli düzeltmeye ve alternatif lokusların yararlı (ancak henüz yeterince kullanılmamış) özelliğine sahiptir.

Eski sürümlerdeki her şey daha yeni bir sürümle yeniden eşleştirilmelidir.

#3
+2
story
2017-06-08 11:38:40 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Her zaman harika olmayan liftOver'ı kullanabilirsiniz.

Bununla ne zaman karşılaşsam (özellikle SRA'da hazır bulunan NGS verileri), genellikle ham dosyaları (örn. fastqs) ve yeniden hizalayın / yeniden eşleyin.

Sizin durumunuzda (diziler) biraz zor olabilir. Yakın zamanda bazı eski maya DNA / RNA mikrodizi verilerini alıp en yeni genomla güncellediğim için imkansız değil. Sadece doğru veriyi (normalleştirme için DNA gibi) ve tüm sürecin iyi anlaşılmasını gerektirir.

Son çare / alternatif, yeni verilerinizi eski genomunuza hizalamaktır. karşılaştırma yapabilme. Bu ideal değildir, ancak bir kaynağı yükseltmenin mümkün olmadığı veya BÜYÜK bir zaman / çaba gerektirdiği durumlarda işe yarar. Bunu, tüm mevcut / önceki verilerin dm3'te yapıldığı birkaç sinek deneyi için yaptım. Tüm eski genomlar genellikle http://archive.ensembl.org adresinde bulunabilir.

#4
  0
burger
2017-06-08 05:09:09 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Fare için, mm10 / GRCm38'in 5 yıldan uzun bir süre önce (2011) piyasaya sürülmesine rağmen, yüksek profilli yayınlarda hala mm9 / NCBI37 kullanan kişileri görüyorum. Şahsen bunun harika bir fikir olduğunu düşünmüyorum, ancak hakemlere göre kesinlikle geçerli.

Bu aynı zamanda başvurunuza da bağlı. Kodlama bölgeleri ile çalışıyorsanız (muhtemelen uzun zamandır iyi bilinmektedir) veya genom çapında istatistikler çıkarıyorsanız (örneğin TSS'de zenginleştirme), farklar ihmal edilebilir olmalıdır.



Bu Soru-Cevap, otomatik olarak İngilizce dilinden çevrilmiştir.Orijinal içerik, dağıtıldığı cc by-sa 3.0 lisansı için teşekkür ettiğimiz stackexchange'ta mevcuttur.
Loading...