Cet article est une Preprint
Les preprints sont des rapports de recherche préliminaires qui n'ont pas été certifiés par l’évaluation par les pairs. Ils ne devraient pas être considérés comme guidant la pratique clinique ou les comportements liés à la santé et ne devraient pas être rapportés dans les médias comme des informations établies.
Les preprints publiées en ligne permettent aux auteurs de recevoir des commentaires rapidement, et toute la communauté scientifique peut évaluer indépendamment le travail et répondre en conséquence. Ces commentaires sont publiés avec les preprints que quiconque peut lire et servir d’évaluation post-publication.
nanoDoc: RNA modification detection using Nanopore raw reads with Deep One-Class Classification (preprint)
biorxiv; 2020.
Preprint
Dans Anglais
| bioRxiv | ID: ppzbmed-10.1101.2020.09.13.295089
ABSTRACT
Advances in Nanopore single-molecule direct RNA sequencing (DRS) have presented the possibility of detecting comprehensive post-transcriptional modifications (PTMs) as an alternative to experimental approaches combined with high-throughput sequencing. It has been shown that the DRS method can detect the change in the raw electric current signal of a PTM; however, the accuracy and reliability still require improvement. Here, we presented a new software, called nanoDoc, for detecting PTMs from DRS data using a deep neural network. Current signal deviations caused by PTMs are analyzed via Deep One-Class Classification with a convolutional neural network. Using a ribosomal RNA dataset, the software archive displayed an area under the curve (AUC) accuracy of 0.96 for the detection of 23 different kinds of modifications in Escherichia coli and Saccharomyces cerevisiae. We also demonstrated a tentative classification of PTMs using unsupervised clustering. Finally, we applied this software to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 data and identified commonly modified sites among three groups. nanoDoc is open source (GPLv3) and available at https//github.com/uedaLabR/nanoDoc
Texte intégral:
Disponible
Collection:
Preprints
Base de données:
bioRxiv
langue:
Anglais
Année:
2020
Type de document:
Preprint
Documents relatifs à ce sujet
MEDLINE
...
LILACS
LIS