=60来源:我们可以绘制五种常用NRTIs的抵抗分数。suppresspackagestartupmessages(library(dplyr)library(readr)library(stringer)library(tidyr)library(ggplot2)library(knitr)library(broom))nrti_dr_scores%select(rule,AZT,ftc:tdf)%>%聚集(arv,分数,2:6)%>%过滤器(!GRPL(“规则)%>%突变(效果=ifelse(得分>0,“抵抗”“超敏感”))%>%ggplot(aes(x=规则,y=分数,fill=effect))+geom_col()+coord_flip()+theme_bw()+facet_grid(。~arv)我们可以看到3tc和ftc的外形完全相同,它们在化学上也非常相似,如下图所示。(图3tc和ftc)3tc(左)和ftc(右)的化学结构。也可从以下网址获取:注意到一些突变增加了对azt和tdf的易感性,用电阻的负值表示。这叫做高敏感度,用于治疗患者的临床医生。例如,突变M184V意味着184位的野生型a a是蛋氨酸(M),已经突变为缬氨酸(V)。尽管这种突变使病毒对3tc高度耐药,它对病毒复制有严重影响,即。,这种病毒仍然可以在3tc存在下复制,但速度较慢。这种突变也使病毒对azt和tdf过敏。临床医生使用这些知识的方式是让患者保持3tc,以保持M184V的选择压力,使用AZT或TDF作为其他NRTI。典型的情况是一个病人有两个NRTIS,有时被称为“脊骨”,然后是另一类药物中的一种药物,病人对它完全敏感。知道病毒的基因型可以让我们推断表型,在这种情况下,这就是药物抵抗的情况。一个负担得起的,专门为艾滋病毒耐药检测设施建立的系统发育管道艾滋病毒耐药基因分型的目标是确定哪些药物对患者产生最佳反应,而且,如前所述,我们将病毒序列信息用于此。由于艾滋病毒的迅速发展,我们可以在质量保证中使用这个属性。聚合酶链反应对污染非常敏感,如果在这个过程中发生严重的交叉污染,序列,说,两个不相关的人可能非常相似。也,随着时间的推移,患者的病毒序列将比不同人群之间的序列更相似。假设我们在五年前对一个病人进行了基因分型,我们有一个当前的基因分型序列。应该可以在不依赖标识符的情况下从序列数据库中检索前一个序列,或者根本没有。有时候,当有人再婚的时候,他们可能会改姓,或是抄写错误,这使得查找以前的样本变得冗长和容易出错。因此,不要使用患者信息来查找要包含的以前的样本,我们可以使用序列数据本身,然后确认序列属于同一个病人,或调查任何违规行为。如果我们从我们的分析中怀疑母婴传播,我们与发送样本的卫生保健工作者确认了这一点。我们最近发布了一个用于维护序列数据库的自动化管道,自动检索先前基因型病毒分离株中最相似的序列,计算遗传距离和系统发育推断。让我们看看这些步骤。首先,我们不能对所有过去和现在的序列进行系统发育分析;这将是非常昂贵和耗时的计算,结果很难解释。更确切地说,我们要把重点放在实验室产生的当前一批序列上,但是,我们在滚动数据库中存储的以前批次中最相似的序列:我们为此使用了一个名为blast(基本局部对齐搜索工具)的工具。此工具用于将新提交的内容添加到当前滚动数据库,然后检索最相似的先前序列。这些序列使用mafft对齐。由此产生的多序列对齐将自动用Trimal进行调整。最后,这些序列已经为系统发育推断做好了准备。为此,我们使用了fasttree。顾名思义,它速度快,能够处理需要最少资源的大型数据集。生成的树是使用ete3 python API呈现的。r用于使用ape库计算多序列对齐的距离矩阵,并通过plotly实现可视化。在本系列的第3部分中,我们将通过在Los Alamos H金宝搏网址IV序列数据库中挖掘一个大型公共数据库,进一步讨论距离矩阵计算以及如何使用逻辑回归来查看患者间和患者内的HIV序列遗传距离。这很重要,因为这里获得的见解被用来给距离矩阵上色,这样用户的注意力就会被吸引到相关的样本上。这是一篇关于医学的博客文章,但是在上面的段落中有很多行话。我们可以把事情弄清楚一点,但请看一下我们的出版物。它是如何工作的?首先,我们的DNA序列是由一个字母组成的字符串:a,Cg和T。也,遗传距离很像勒文施泰因或哈明距离,或其他编辑距离算法。原始字符串考虑以下字符串,AB和C:A:彼得踢得真远B:我想是昨天彼得踢得真远C:彼得踢得真厉害,我们可以看出这三句话有明显的相似之处。但如果它们在同一条线上,就容易多了。一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线一条线皮耶特很难把圆球踢成直线,所以很容易计算出相似或不同之处。接下来是策划的弦乐,我们去掉了悬垂部分,因为实际上字符串A和C的左侧也可能有更多的文本,但没有取样。根据你的情况,我们还可以消除内部的“缺口”,比如“圆形”。对于我们的管道,插入和删除,就像我们例子中的字母“i”和单词“round”一样,我们希望包含真正的特性。我们在c中也有一个代替品,其中a和b中的“f”改为“h”。答:皮特尔把球踢得非常远B:皮特尔把球踢得非常远C:皮特尔把圆球踢得非常厉害A:皮特尔把球踢得非常远B:皮特尔把球踢得非常远M:111111 111111 11111 1111 111111 111我们可以看到A和B的所有特征都匹配。如果我们把所有这些总结起来,我们得到33,所以他们之间的距离是这样的:在多重序列排列和管理之后,P.eter踢出了一个圆球。将每个序列与每个序列进行比较,以计算距离矩阵。这可以用来建立一个系统进化树,就像一种可以用层次聚类法计算的树木图。以上是非常简单的,但是应该提供足够的背景来理解其他的帖子。EMBL-EBI在线培训中心的资源是一个很好的开始使用的地方,如果你想了解更多关于覆盆子电脑pi的管道,覆盆子电脑pi是一个小而便宜的单板电脑。它被许多业余爱好者用于各种项目,例如:用巨蟒使你的后院军事化:计算机视觉和松鼠群在R复古游戏机的帮助下酿造啤酒开发这台计算机的动机之一是教孩子们编码或从事电子工作所有这些都是非常重要的,但是覆盆子圆周率也进入了科学和医学领域。例如,一个小组开发了一种廉价的仪器来诊断埃博拉病毒的感染。研究人员可以将各种传感器连接到树莓圆周率上,并将其用于数据收集。我们的应用程序基准,我们需要证明PI可以处理我们想要解决的问题,所以我们做了一些基准测试。我们使用Selenium WebDriver像人类一样操作管道,通过实际浏览输入文件并通过按钮提交。每一步都有时间戳,同时也记录了包含在系统发育推断中的冲击波数量。对于这个练习,我们将每个样本的最接近序列数设置为5,这意味着提交的样本和4个基因上最接近的样本。然而,不同提交的序列可能检索到相同的序列;这些将仅包括在分析中一次。当我们开始分析这些数据时,我们会看到的。#读取具有时间数据的csv-time_-dat%文件(caption=“Benchmarking数据的前几行”)表1:基准数据的前几行。运行描述测量final5best_random_1 blasthits 5.000000 final5best_random_1 blast 11.219230 final5best_random_1 mafftime 13.404623 final5best_random_1 trimaltime 0.111737 final5best_random_1 fasttreetime 0.986582 final5best_random_1 heatmapetime 2.354820运行列显示有关基准测试的一些信息。我们知道我们要求包括五部最佳影片;这些序列是伪随机选择的。我们从提交的一个序列开始,然后将这个序列增加1到50。上面再次说明了数据并非总是以最佳格式进行处理。我们需要提取run变量末尾的数字。以前我们使用tidyr::gather()函数将数据从宽到长进行透视。这次,我们将使用spread()函数使长数据变宽。时间突变百分比(nsubmitted=str_extract(run,“\\d+$”)%>%as.numeric)%>%select(-run)%>%spread(description,测量)头(时间基准)%>%可(caption=“清洗后基准数据的前几行。”)表2:清洗后基准数据的前几行。非提交的爆炸冲击波击中FastTreetTime热热时间MaftTime渲染时间TriAlTime 1 11.21923 5 0.986582 2.354820 13.40462 1.686239 0.1117370 2 22.08694 10 3.12914 2.354820 13.354820 13.40462 1.686239 1.686239 0.1117370 2 22.08694 2 22.08694 10 3.12914 2.369152 30.369152 30.269201.890183 0.2699649 3 33.67705 15 5.487015 5.4800334 5 5 5 5 5.4800334 2.400223 47.4213 2.4213 2.107776 0.4849776 0.48496104 4 43.48496104 4 4 4 5 55.43246 25 10.753521 2.476636 105.21836 2.494058 1.0820050 6 65.18629 30 9.688977 2.516058 128.93219 2.653201 1.4656579我们去掉了run变量中的无用数据,并将有用信息提取到nsubmitted变量中。下面是变量的解释。已提交:提交或上载到管道爆炸的序列数:爆炸查找最相似的以前排序的样本爆炸的时间(以秒计):检索到的序列数MaffTime:创建多序列对齐TrimaTime所用的时间:清理多序列对齐FastTreeTime所用的时间:系统发育推断所用的时间heatmapetime:生成heatmap render time所用的时间:呈现提交序列的树数所用的时间vs.大多数相似序列检索到时间_dat%>%ggplot(aes(x=nsubmitted,y=爆炸冲击波))+风水平滑(方法=lm,SE =假,colour=“黑色”,公式=y~x-1,大小=0.25)+geom_point()+theme_bw()+xlab(“提交的序列数”)+ylab(“使用blastn检索的序列数”)+annotate(“文本”,x=41,y=72,label=“y==4.628*x”,parse=true)+annotate(“文本”,x=40,y=60,label=“r^2==0.998”,parse=true)fit%kible(caption=“retried the number of blast hits retrieved.”)表3:retried the number of blast hits的回归分析。术语估计标准误差统计p.value提交4.628026 0.0280312 165.1026 0线性线非常适合数据。我们提到,如果不同的序列从数据库中检索到相同的序列,只能使用一次。这条线的坡度将取决于数据库的遗传多样性。一个更加多样化的数据库将有一个更陡峭的斜坡,而一个不那么多样化的数据库将有一个较浅的坡度。也,理论上,在某个时刻,当请求序列的数量开始饱和可用序列的数量时,该行将达到渐近线。实际上,一次不需要提交超过16-24个样本;因此,我们在稀疏曲线的线性部分。由此我们可以看出,对于分析中使用的洛斯阿拉莫斯数据,金宝搏网址对于提交的每个序列,将检索大约4.5个序列。爆炸时间vs.提交的序列数时间_dat%>%ggplot(aes(x=未提交,y=爆炸))+风水平滑(方法=lm,SE =假,colour=“黑色”,公式=y~x,尺寸=0.25)+几何点(colour=“blue”)+theme_bw()+xlab(“输入序列数”)+ylab(“以秒为单位的时间(blastn)”)+注释(“文本”,x=41,y=90,label=“y==11.0453*x”,parse=true)+annotate(“文本”,x=40,y=60,label=“r^2==0.9999”,parse=true)fit%可以(caption=“blastn时间与序列数。”)表4:爆炸时间对序列数的回归分析。术语估计标准误差统计p.value(截距)-0.8176139 0.5185500-1.576731 0.121426时间点$n再次提交11.0453236 0.0176978 624.105409 0.000000,我们看到爆炸的线性关系和完成所需的时间。对于提交的每个序列,搜索包含11000金宝搏网址个序列条目的数据库大约需要11秒钟。我们可以说,爆炸显示线性时间复杂性或(O(N)时间。我们在这里没有发现任何新的东西。记得,这样做的目的是为了展示圆周率弯曲它的肌肉。(您可以在这里阅读BLAST金宝搏网址算法。)多序列对齐时间与总序列数,已提交和检索的匹配百分比ggplot(aes(x=blasthits,y=mafftime))+geom_点(colour=“blue”)+geom_平滑(method=“lm”,公式=y~i(x^2)-1,colour=“黑色”,大小=0.25)+注释(“文本”,x=190,y=1800,label=“y==0.09997*x^2”,parse=true)+theme_bw()+xlab(“对齐中的序列数”)+ylab(“秒数(mafft)”)tidy(fit)%>%kible(caption=“多序列对齐的回归分析”)表5:多序列对齐的回归分析。术语估计标准误差统计p.value i(blasthits^2)0.099974 0.0004048 246.9813 0,因为在多序列比对中,每个序列彼此对齐,我们期望(o(n^2)的时间复杂性。我们可以从回归结果中看到,我们非常接近我们的预期。(o)比六分之一秒还小一点。因此,如果我们分析16个序列,我们将取回\(16*4.5=72\),多序列比对需要\(0.09997*72^2=518)秒或~8.6分钟,这也不错。同时考虑你可以提交你的样品然后离开。影响重要的是要提到,phylopi不用于跟踪或检测传输簇,但它提供了一种自动化系统发育分析的方法。有些病人会不止一次被分型,这些序列将非常紧密地聚集在系统进化树上。这提供了对结果质量的抽查。有时我们发现病人有两个不同的名字,根据医护人员和患者的语言偏好,它们可以互换使用。我们还检测到了样本交换,否则会被忽视。接下来呢?在第3部分中,我们将讨论如何使用逻辑回归分析患者间和患者内的HIV基因距离,以深入了解这两类人群的概率分布。这也是我们向RSTUDIO的安德烈寻求帮助的地方。对我们的生物学家和病毒学家来说,有人不仅监督我们所做的分析,同时也要实施正确的分析来完成工作。希望在下一节见到你!”>

分析艾滋病毒大流行,第2部分:抗药性试验

5月6日,二千零一十九
通过

(本文首次发表于 R视图,并对 188bet appR博主

菲利普(阿尔芒)贝斯特是一名医学科学家,研究员,以及在病毒学处自由州大学,和国家卫生实验室服务(NHLS),布隆方丹南非

多米尼克·戈达尔是一位病理学家,研究员,以及在病毒学处自由州大学,和国家卫生实验室服务(NHLS),布隆方丹南非

安德烈·德弗里斯是《傻瓜的R》一书的作者。以及RSTUDIO的解决方案工程师

介绍

第1部分关于艾滋病的这四部分系列,金宝搏网址我们讨论了撒哈拉以南非洲的艾滋病毒大流行.在第二部分中,我们在公共图书馆一期一个负担得起的,专为艾滋病毒耐药检测设施建造的系统发育管道“。

作者描述了他们如何使用负担得起的硬件来创建系统发育管道,专为艾滋病毒抗药性检测机构设计。

艾滋病毒耐药性

自然选择是某种选择压力有利于表型的特性或变化。这些表型特征可以是一个人的血型,豌豆是否起皱,或是感染性有机体对药物敏感还是耐药。很多时候这些表型特征,或物理属性,是遗传引起的。

基因分型是从基因型推断这种表型特征的过程,这在医学上的应用越来越频繁。举例来说,在乳腺癌治疗中,对BRCA(乳腺癌)基因进行基因分型,以确定这些抑癌基因是否完整。如果其中一个基因发生有害或破坏性突变,它可以增加患乳腺癌的风险,因此,乳腺癌风险增加的表现型。

对于大多数生物来说,遗传物质的复制是通过非常精确的酶或途径进行的,但偶尔也会发生突变。如果突变发生并具有足够的破坏性,它会从基因库中移除。然而,如果突变足够有益,它增加了这种遗传变异的存活率,并可能对其进行双选。

上岗,我们讨论过装甲战斗机(抗逆转录病毒药物)以及这些药物如何通过阻止艾滋病的发展来改变艾滋病毒感染的形势。我们提到抗逆转录病毒药物抑制病毒复制。HIV复制的一个步骤是将其单链RNA转化为DNA,然后可以被整合到受感染细胞的DNA中。负责这种转化的酶是逆转录酶,在进行这种转换时,它有很高的错误率。因此,我们可以说艾滋病毒具有很高的进化率,或突变率。这些基因被转化为病毒蛋白,它需要制造更多的病毒(病毒颗粒)。蛋白质是氨基酸残基的字符串或聚合物,其字母表中有20种氨基酸或字母。DNA或RNA的序列影响蛋白质的序列;因此,DNA或RNA的突变会导致蛋白质的变化,我们阻止艾滋病毒复制的目标是蛋白质/酶。

有不同种类的抗逆转录病毒药物通过抑制病毒酶来干扰病毒复制。如果编码这种酶的DNA或RNA序列发生改变,结果可能是一种不适合的病毒,不能进一步感染或复制。另一方面,如果这种突变导致抗ARV病毒,在ARV存在的情况下,复制和感染仍然可以继续,可能导致ARV停止复制无效。

问题仍然存在,为什么人们会产生抵抗?简短的回答:这是一个数字游戏。

如果患者接受了正确的抗逆转录病毒药物治疗(即哈特,或高度活跃的抗逆转录病毒治疗),并且正确服用剂量,病毒载量将被抑制。抑制是由停止病毒复制引起的,如果病毒没有复制,易出错的逆转录酶不能引起突变,这反过来又不能被选择性的压力所支持。如果病人没有接受任何治疗,病毒正在复制,因此不可避免地变异,但是对于这些变体没有选择的压力。最后,如果病人对治疗依从性差,有时治疗水平太低,无法完全有效抑制病毒复制。在这种情况下,突变使其不易受治疗的突变体将比野生型突变体复制更多,这些突变体被称为逃逸突变体。

这是一个数字游戏的原因是病毒随机变异,产生的一个氨基酸残基可以被其他19个氨基酸残基中的任何一个取代。只有当这种变化导致复制适应度增加,同时存在某种形式的选择性压力时,这种突变体才能成为显性准物种,患者才会产生耐药性。

突变用符号表示。【wt aa】【pos】【突变体aa】,在哪里?

  • wt表示野生型(典型基因型)
  • aa表示氨基酸残基
  • pos表示蛋白质的位置。
  • 突变意味着基因型的改变

我们在第1部分中提到了一些ARV类。病毒逆转录酶,核苷类逆转录酶抑制剂(核苷/核苷酸逆转录酶抑制剂)看起来像DNA的构建块,称为核苷酸。如果逆转录酶包含这些“假”核苷酸中的一种,它不能进一步延伸DNA链,不完整,从而干扰复制。并非所有的突变都会引起相同水平的耐药性。这些级别是:

水平 总分
易感 0到9
电位低电平电阻 10到14
低电平电阻 15到29
中间电阻 30到59
高电平电阻 > 60

来源

我们可以为五个常用的NRTIs绘制阻力评分。

SuppressPackageStartupMessages(库(dplyr)库(readr)库(stringer)库(tidyr)库(ggplot2)库(knitr)库(broom))
nrti_dr_scores<-read_tsv(“scoresnrti_1555579653110.tsv”,col_types=“cdcdddddddd”)nrti_dr_scores%>%select(规则,AZT,ftc:tdf)%>%聚集(arv,分数,2:6)%>%过滤器(!GRPL(“规则)%>%突变(效果=ifelse(得分>0,“抵抗”“超敏感”))%>%ggplot(aes(x=规则,y=分数,fill=effect))+geom_col()+coord_flip()+theme_bw()+facet_grid(。ARV)

我们可以看到3TC和FTC的外形完全相同,它们在化学上也非常相似,如下图所示。


3tc(左)和ftc(右)的化学结构。网址:http://aras.ab.ca/articles/haart-nukes-aids-umber

(图3tc和ftc)3tc(左)和ftc(右)的化学结构。可在http://aras.ab.ca/articles/haart-nukes-aids-umber


也,注意到一些突变增加了对azt和tdf的易感性,用电阻的负值表示。这叫做高敏感度,用于治疗患者的临床医生。

例如,突变M184V也就是说,184位的野生型a a是蛋氨酸(M),它已经突变为缬氨酸(V)。尽管这种突变使病毒对3tc高度耐药,它对病毒复制有严重影响,即。,这种病毒仍然可以在3tc存在下复制,但速度较慢。这种突变也使病毒对azt和tdf过敏。临床医生使用这些知识的方式是让患者保持3tc,以保持M184V的选择压力,使用AZT或TDF作为其他NRTI。典型的情况是一个病人有两个NRTIS,有时被称为“脊骨”,然后是另一类药物中的一种药物,病人对它完全敏感。知道病毒的基因型可以让我们推断表型,在这种情况下,这就是药物抵抗的情况。

一个负担得起的,专为艾滋病毒耐药检测设施建造的系统发育管道

艾滋病毒耐药性基因分型的目标是确定哪些药物对患者产生最佳反应,而且,如前所述,我们将病毒序列信息用于此。由于艾滋病毒的迅速发展,我们可以在质量保证中使用这个属性。PCR(聚合酶链反应)对污染非常敏感,如果在这个过程中发生严重的交叉污染,序列,说,两个不相关的人可能非常相似。也,随着时间的推移,患者的病毒序列将比不同人群之间的序列更相似。

假设我们在五年前对一个病人进行了基因分型,我们有一个当前的基因分型序列。应该可以在不依赖标识符的情况下从序列数据库中检索前一个序列,或者根本没有。有时候,当有人再婚的时候,他们可能会改姓,或是抄写错误,这使得查找以前的样本变得冗长和容易出错。因此,不要使用患者信息来查找要包含的以前的样本,我们可以使用序列数据本身,然后确认序列属于同一个病人,或调查任何违规行为。如果我们从我们的分析中怀疑母婴传播,我们与发送样本的卫生保健工作者确认了这一点。

我们最近发布了一个用于维护序列数据库的自动化管道,自动检索先前基因型病毒分离株中最相似的序列,计算遗传距离和系统发育推断。让我们看看这些步骤。

首先,我们不能对所有过去和现在的序列进行系统发育分析;这将是非常昂贵和耗时的计算,结果很难解释。更确切地说,我们要把重点放在实验室产生的当前一批序列上,但我们的滚动数据库中存储的以前批次中最相似的序列:

  • 我们使用了一种叫做爆炸(基本的本地对齐搜索工具)。此工具用于将新提交的内容添加到当前滚动数据库,然后检索最相似的先前序列。
  • 这些序列使用马夫特.
  • 由此产生的多序列对齐自动调整为三体的.

最后,这些序列已经为系统发育推断做好了准备。

  • 为此,我们用过快速树.顾名思义,它速度快,能够处理需要最少资源的大型数据集。
  • 生成的树是使用ETE3Python API。
  • r用于计算从多个序列对齐的距离矩阵,使用图书馆与辛辣地用于可视化。

在本系列的第3部分中,我们将更多地讨论距离矩阵计算,以及如金宝搏网址何使用logistic回归来查看HIV序列的患者间和患者内遗传距离,方法是在洛斯阿拉莫斯艾滋病毒序列数据库.这很重要,因为这里获得的见解被用来给距离矩阵上色,这样用户的注意力就会被吸引到相关的样本上。

这是一篇关于医学的博客文章,但是在上面的段落中有很多行话。我们可以把事情弄清楚一点,但是请看看我们的出版.

它是如何工作的?

首先,我们的DNA序列是由一个字母组成的字符串:a,Cg和T。也,遗传距离很像莱文斯坦海明距离,或其他编辑距离算法。

原始字符串

考虑以下字符串,AB和C:

A:彼得踢得真是一团糟。我想是昨天彼得踢得真是一团糟。真是一团糟。

我们可以看到这三个句子有明显的相似之处,但如果它们在同一条线上,就容易多了。

对齐字符串

A:我想是昨天,当P-米真的踢了球的时候,真的是非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常皮耶特非常用力地踢圆球。

通过对齐字符串,可以更容易地计算相似性或差异。

训练有素的弦乐

下一步,我们去掉了悬垂部分,因为实际上字符串A和C的左侧也可能有更多的文本,但没有取样。根据你的情况,我们还可以消除内部的“缺口”,比如“圆形”。对于我们的管道,插入和删除,就像我们例子中的字母“i”和单词“round”一样,我们希望包含真正的特性。我们在c中也有一个代替品,其中a和b中的“f”改为“h”。

答:彼得踢了那个圆球,真是一团糟:彼得踢了那个圆球,真是一团糟。

计算

答:彼得踢了那个球,真是太棒了:彼得踢了那个球,真是太棒了,农场:111111111111111111111111111111111111111

我们可以看到A和B的所有特性都匹配。如果我们把所有这些总结起来,我们得到33,所以他们之间的距离:

\[D=\frac 33–33 33=0\]

B:彼得踢了那个圆球,真的很滑稽:彼得踢了那个圆球,真的很危险:101111 111111 00000111111111111111 011

\[D=\frac 33–26 33=0.212 \]

在多重序列排列和管理之后,将每个序列与每个序列进行比较,以计算距离矩阵。这可以用来建立一个系统进化树,就像一种可以用层次聚类法计算的树木图。以上是非常简单的,但是应该提供足够的背景来理解其他的帖子。资源在EMBL-EBI在线培训如果你想了解更多,是一个开始的好地方

树莓皮上的管道

这个覆盆子皮是一种小型廉价的单板电脑。它被许多业余爱好者用于各种项目,例如:

开发这台电脑的动机之一是教孩子们编码或从事电子行业

所有这些都非常重要,但是树莓派已经进入了科学与医学也。例如,一个组织开发了一种廉价的工具现场诊断埃博拉病毒感染。研究人员可以将各种传感器连接到树莓圆周率上,并将其用于数据收集。

基准测试

对于我们的申请,我们需要证明PI可以处理我们想要解决的问题,所以我们做了一些基准测试。

我们用过Selenium Web驱动程序像人类一样操作管道,通过实际浏览输入文件并通过按钮提交。每一步都有时间戳,同时也记录了包含在系统发育推断中的冲击波数量。对于这个练习,我们将每个样本的最接近序列数设置为5,这意味着提交的样本和4个基因上最接近的样本。然而,不同提交的序列可能检索到相同的序列;这些将仅包括在分析中一次。当我们开始分析这些数据时,我们会看到的。

#读取csv和time datatime_dat<-read_csv(“timefile.csv”,col_types=“ccd”,col_name=c(“运行”,“描述”“measure”))头(time_dat)%>%可读取(caption=“Benchmarking数据的前几行。”)
表1:基准数据的前几行。
描述 措施
final5best_随机_1 炮眼
final5best_随机_1 爆炸 十一点二一九二三零
final5best_随机_1 马费时间 十三点四零四六二三
final5best_随机_1 trimalTime 零点一一一七三七
final5best_随机_1 快速时间 零点九八六五八二
final5best_随机_1 英雄时代 二点三五四八二零

这个该列显示了有关基准测试的一些信息。我们知道我们要求包括五部最佳影片;这些序列是伪随机选择的。我们从提交的一个序列开始,然后将这个序列增加1到50。上面再次说明了数据并非总是以最佳格式进行处理。我们需要提取run变量末尾的数字。以前我们用过蒂迪尔::集合()函数将数据从宽数据透视到长数据透视。这次我们将使用扩展()函数使长数据变宽。

time_dat<-time_dat%>%突变(nsubmitted=str_extract(run,“\\d+$”)%>%as.numeric)%>%select(-run)%>%spread(description,measure)头(time_dat)%>%可读取(caption=“清理后的前几行基准数据。”)
表2:前几行标杆数据清洗后。
未提交的 爆炸 炮眼 快速时间 英雄时代 马费时间 渲染时间 trimalTime
十一点二一九二三 零点九八六五八二 二点三五四八二零 十三点四零四六二 一点六八六二三九 零点一一一七三七零
二十二点零八六九四 三点一二九五一四 二点三六九一五二 三十点二六九二零 一点八九零一八三 零点二六九九六四九
三十三点六七七零五 十五 五点四八零三三四 二点四零零二二三 四十七点四二二一三 二点一零七七七六 零点四八四九六一零
四十三点五八七八二 二十一 四点六二七五零二 二点四三七二七三 七十六点四七二零九 二点二四三三三六 零点七九八零一二零
五十五点四三二四六 二十五 十点七五三五二一 二点四七六六三六 一百零五点二一八三六 二点四九四零五八 一点零八二零零五零
六十五点一八六二九 三十 九点六八八九七七 二点五一六零五八 一百二十八点九三二一九 二点六五三二零一 一点四六五六五七九

我们去掉了变量并将有用信息提取到未提交的变量。

下面是变量的解释。

  • 未提交的:提交或上载到管道的序列数
  • 爆炸:爆炸查找之前排序的最相似样本的时间(秒)
  • 炮眼:检索到的序列数
  • 马费时间:创建多序列对齐所用的时间
  • trimalTime:清理多序列对齐所用的时间
  • 快速时间:系统发育推断所花的时间
  • 英雄时代:产生热量所需的时间
  • 渲染时间:渲染树所用的时间

提交的序列数VS检索到的最相似序列

时间点>G曲线图(aes(x=未提交,y=爆炸冲击波))+风水平滑(方法=lm,SE =假,colour=“黑色”,公式=y~x-1,大小=0.25)+geom_point()+theme_bw()+xlab(“提交的序列数”)+ylab(“使用blastn检索的序列数”)+annotate(“文本”,x=41,y=72,label=“y==4.628*x”,parse=true)+annotate(“文本”,x=40,y=60,label=“r^2==0.998”,解析=真)

拟合<-lm(爆炸冲击波~n提交-1,data=time_dat)整洁(fit)%>%可读取(caption=“已检索爆炸命中数的回归分析。”)
表3:对回收的爆炸命中数进行回归分析。
学期 估计 标准误差 统计的 P.值
未提交的 四点六二八零二六 零点零二八零三一二 一百六十五点一零二六

一条直线非常适合数据。我们提到,如果不同的序列从数据库中检索到相同的序列,只能使用一次。这条线的坡度将取决于数据库的遗传多样性。一个更加多样化的数据库将有一个更陡峭的斜坡,而一个不那么多样化的数据库将有一个较浅的坡度。也,理论上,在某个时刻,当请求序列的数量开始饱和可用序列的数量时,该行将达到渐近线。实际上,一次提交的样本不必超过16-24个;因此,我们在稀疏曲线的线性部分。由此我们可以看出,对于分析中使用的洛斯阿拉莫斯数据,金宝搏网址对于提交的每个序列,将检索大约4.5个序列。

爆破时间VS提交的序列数

时间点>G曲线图(aes(x=未提交,y=爆炸))+风水平滑(方法=lm,SE =假,colour=“黑色”,公式=y~x,尺寸=0.25)+几何点(colour=“blue”)+theme_bw()+xlab(“输入序列数”)+ylab(“以秒为单位的时间(blastn)”)+注释(“文本”,x=41,y=90,label=“y==11.0453*x”,parse=true)+annotate(“文本”,x=40,y=60,label=“r^2==0.9999”,解析=真)

fit<-lm(time_dat$blast ~ time_dat$nsubmitted)tidy(fit)%>%kible(caption=“blastin time vs.序列数。”)
表4:爆炸时间与序列数的回归分析。
学期 估计 标准误差 统计的 P.值
(截距) -0.8176139 零点五一八五五零零 -1.57 零点一二一四二六
提交时间$n 十一点零四五三二三六 零点零一七六九七八 六百二十四点一零五四零九

再一次,我们看到一个线性关系序列比对分析以及完成所需的时间。对于提交的每个序列,搜索包含11000金宝搏网址个序列条目的数据库大约需要11秒钟。我们可以说序列比对分析显示线性时间复杂性或(o(n))时间。我们在这里没有发现任何新的东西。记得,这样做的目的是为了展示圆周率弯曲它的肌肉。(您可以阅读有关BLAST算金宝搏网址法的信息在这里

多序列对齐时间VS总序列数,已提交和检索

拟合<-lm(mafftime~i(爆炸冲击波^2)-1,data=time_dat)time_dat%>%ggplot(aes(x=blasthits,y=mafftime))+geom_点(colour=“blue”)+geom_平滑(method=“lm”,公式=y~i(x^2)-1,colour=“黑色”,大小=0.25)+注释(“文本”,x=190,y=1800,label=“y==0.09997*x^2”,parse=true)+theme_bw()+xlab(“对齐的序列数”)+ylab(“以秒为单位的时间(mafft)”)

整齐(适合)%>%可装(caption=“多序列比对的回归分析。”)
表5:多序列比对的回归分析。
学期 估计 标准误差 统计的 P.值
I(Burths^ ^ 2) 零点零九九九七四 零点零零零四零四八 二百四十六点九八一三

因为在多序列排列中,每个序列彼此对齐,我们期待(o(n ^ 2))时间复杂性。我们可以从回归结果中看到,我们非常接近我们的预期。和[(o)]小于六分之一秒。因此,如果我们分析16个序列,我们会找回\(16*4.5=72\),多序列排列需要\(0.09997*72^2=518\)秒或~8.6分钟,这也不错。同时考虑你可以提交你的样品然后离开。

冲击

值得一提的是,phylopi不用于跟踪或检测传输簇,但它提供了一种自动化系统发育分析的方法。有些病人会不止一次被分型,这些序列将非常紧密地聚集在系统进化树上。这提供了对结果质量的抽查。有时我们发现病人有两个不同的名字,根据医护人员和患者的语言偏好,它们可以互换使用。我们还检测到了样本交换,否则会被忽视。

接下来呢?

在第3部分中,我们将讨论如何使用逻辑回归分析患者间和患者内的HIV基因距离,以深入了解这两类人群的概率分布。这也是我们向RSTUDIO的安德烈寻求帮助的地方。对我们的生物学家和病毒学家来说,有人不仅监督我们所做的分析,同时也要实施正确的分析来完成工作。希望在下一节见到你!

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