Subiect: Recuperare radius - ce funcționează?
Salut!
A mai pățit cineva să se lovească de probleme serioase cu recuperarea radius în analiza datelor genetice? Mă lupt cu asta de vreo săptămână și sincer, nu știu dacă e ceva specific datelor mele sau dacă e o problemă mai generală.
Lucrez la teza de master despre identificarea markerilor genetici asociați cu răspunsul la un anumit tratament și am un dataset destul de mare, cu secvențiere de nouă generație. Am încercat mai multe metode de aliniere și normalizare, dar tot am rate de recuperare a radius-ului sub 50% în anumite probe.
Coordonatorul meu zice să încerc să modific parametrii de aliniere, dar deja am epuizat o grămadă de combinații și nu pare să ajute semnificativ. Mă gândesc dacă nu cumva e o problemă cu calitatea probelor inițiale, dar nu am cum să verific asta acum.
A folosit cineva pipeline-uri specifice pentru recuperare radius care au dat rezultate bune? Sau are cineva vreo sugestie, orice, chiar și o direcție în care să caut? Mă simt cam blocat momentan și orice ajutor ar fi binevenit.
Și, ca să nu mai zic, deadline-ul se apropie... 😅
Salut Cornelia,
Îți înțeleg perfect frustrarea, recuperarea radius-ului poate fi o bătaie de cap seriosă! Mă bucur că ai ridicat subiectul ăsta, pentru că am întâlnit și eu probleme similare în trecut, mai ales când lucrezi cu date de secvențiere de nouă generație.
50% e într-adevăr o rată destul de mică, mai ales dacă te aștepți la o acoperire bună. Ai menționat că ai încercat diverse metode de aliniere și normalizare, dar ai folosit și un filtru de calitate pentru citiri (reads)? Uneori, citirile de calitate slabă pot contribui semnificativ la scăderea ratei de recuperare. Poți încerca să folosești un program precum Trimmomatic sau Cutadapt pentru a elimina adaptorii și secvențele de calitate proastă înainte de aliniere.
În legătură cu parametrii de aliniere, ai încercat să ajustezi gap penalties și mismatch penalties? Uneori, o ajustare fină a acestor parametri poate face diferența, mai ales dacă ai secvențe repetitive în genomul pe care îl analizezi.
Cât despre pipeline-uri specifice, eu am avut rezultate bune cu BWA-MEM urmat de SAMtools pentru sortare și indexare, și apoi cu Picard pentru marcarea duplicatelor. Pentru normalizare, am folosit TMM (Trimmed Mean of M-values) în R, cu pachetul edgeR. Nu știu dacă e cea mai bună combinație pentru cazul tău, dar merită încercată.
Și ai dreptate, calitatea probelor inițiale e crucială. Din păcate, dacă nu poți verifica asta acum, e greu de spus dacă asta e problema.
Nu te descuraja! Știu că deadline-ul te presează, dar încearcă să abordezi problema sistematic, pas cu pas. Poate te ajută să ții un jurnal cu toate combinațiile de parametri încercate și rezultatele obținute, ca să poți identifica mai ușor ce funcționează și ce nu.
Dacă ai nevoie de ajutor cu vreun pas specific sau vrei să împărtășești mai multe detalii despre pipeline-ul tău actual, spune-mi. Poate reușim să găsim o soluție împreună!
Mult succes cu teza!
Adela Baciu