Saltar para:
Logótipo
Comuta visibilidade da coluna esquerda
Você está em: Início > Publicações > Visualização > Guidelines for reproducible analysis of adaptive immune receptor repertoire sequencing data

Guidelines for reproducible analysis of adaptive immune receptor repertoire sequencing data

Título
Guidelines for reproducible analysis of adaptive immune receptor repertoire sequencing data
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2024
Autores
Peres, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Klein, V
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Frankel, B
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Lees, W
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Polak, P
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Meehan, M
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Rocha, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
João Correia Lopes
(Autor)
FEUP
Yaari, G
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Vol. 25
ISSN: 1467-5463
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge - 0 Citações
Publicação em Scopus Scopus - 0 Citações
Outras Informações
ID Authenticus: P-010-ECV
Abstract (EN): Enhancing the reproducibility and comprehension of adaptive immune receptor repertoire sequencing (AIRR-seq) data analysis is critical for scientific progress. This study presents guidelines for reproducible AIRR-seq data analysis, and a collection of ready-to-use pipelines with comprehensive documentation. To this end, ten common pipelines were implemented using ViaFoundry, a user-friendly interface for pipeline management and automation. This is accompanied by versioned containers, documentation and archiving capabilities. The automation of pre-processing analysis steps and the ability to modify pipeline parameters according to specific research needs are emphasized. AIRR-seq data analysis is highly sensitive to varying parameters and setups; using the guidelines presented here, the ability to reproduce previously published results is demonstrated. This work promotes transparency, reproducibility, and collaboration in AIRR-seq data analysis, serving as a model for handling and documenting bioinformatics pipelines in other research domains.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 8
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Publicações Relacionadas

Da mesma revista

Computational resources and strategies to assess single-molecule dynamics of the translation process in S. cerevisiae (2021)
Outra Publicação em Revista Científica Internacional
Magalhaes, BT; Lourenco, A; Azevedo, NF
Deep learning for drug response prediction in cancer (2021)
Artigo em Revista Científica Internacional
Baptista, D; Ferreira, PG; Rocha, M
Computational resources and strategies to construct single-molecule metabolic models of microbial cells (2016)
Artigo em Revista Científica Internacional
Denise Gameiro; Martín Pérez-Pérez; Gael Pérez-Rodríguez; Gonçalo Monteiro; Nuno F. Azevedo; Anália Lourenço
Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2025 © Centro de Desporto da Universidade do Porto I Termos e Condições I Acessibilidade I Índice A-Z
Página gerada em: 2025-10-10 às 02:44:44 | Política de Privacidade | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias | Livro Amarelo Eletrónico