Messages de AntoineForum99

Le 09 juin 2021 à 23:26:36 :
Je suis un khey lambda du 18-25 et je confirme

Excuse toi maintenant

Le 09 juin 2021 à 23:24:48 :
Sauf à moi

Surtout à toi.

Le 07 juin 2021 à 19:43:50 :

Le 07 juin 2021 à 19:42:53 :

Le 07 juin 2021 à 19:42:01 :

Le 07 juin 2021 à 19:40:47 :

Le 07 juin 2021 à 19:37:55 :

Le 07 juin 2021 à 19:35:07 :

Le 07 juin 2021 à 19:30:12 :

Le 07 juin 2021 à 19:29:37 :

Le 07 juin 2021 à 19:27:38 :

Le 07 juin 2021 à 19:26:10 :

Le 07 juin 2021 à 19:17:11 :

Le 07 juin 2021 à 19:13:08 :

Le 07 juin 2021 à 19:10:32 :

Le 07 juin 2021 à 19:07:42 :
Chez les prokaryotes, une couverture de 30x pour un séquençage c’est mauvais, surtout pour du de novo. J’imagine que c’est similaire chez les eucaryotes. Tu peux très bien tomber sur des reassemblages foireux par la présence de larges séquences dupliquées par exemple. Si tu bosses pas dans le milieu, c’est pas la peine, tu n’aura ni les connaissances, ni les puissances de calcul suffisantes pour corriger des assemblages

EXACTEMENT, j'ai fait des études à l'université pendant des années, comme j'avais l'option biochimie j'ai beaucoup travaillé sur l'ADN (sans être généticien bien sur faut pas déconner), j'ai bossé sur différentes machines dans des labos pendant des années, je connais la methodologie ect, donc je sais appréhender des résultats... et j'ai ABSOLUMENT PAS le niveau pour faire ce que Antoine Forum veut faire alors que moi j'ai des années d'études derrière moi, et lui il a que 10 jours à se renseigner et bouffer des PDF derrière lui

Tu racontes encore n'importe quoi le golem, pas étonnant que t'ai pas le niveau tu fais rien (et je me demande même sérieusement si tu ne t'inventes pas une vie)

30X c'est suffisant et c'est la qualité que l'on recommande pour les études de qualité clinique
Des erreurs d'appel il y en aura très peu et les probabilités que ça impacte mes résultats à un quelconque moment sont très faibles

D'ailleurs https://www.variantyx.com/2018/05/16/why-30x-wgs-beats-100x-wes-for-variant-coverage/

Tout le monde est d'accord avec moi

https://www.reddit.com/r/genetics/comments/ml66r7/30x_vs_100x_whole_genome_sequencing/

As /u/SnooLobsters2600 mentioned, the difference between 30X and 100X is not really going to be so important in most cases. 30X is just fine for a standard germline package, whereas something like 60X or up is typically done for somatic sequencing (=tumor samples).

A short-read (eg Illumina or MGI) WGS is going to have problems with difficult-to-sequence regions (eg repeats and structural variants) no matter the depth, so if you want a fully proper genome done, skip the 100X and go for eg PacBio instead (if you can afford it).

L’idéal c’est le PacBio pour séquencer un génome inconnu. Ça va te générer de long reads mais c’est sujet à plus d’erreurs que les séquençages short reads. Quand on te dit que 30x c’est idéal, c’est parce que la limite est informatique pour le moment. Surtout chez de l’eucaryote vu la tailles des génomes.
Pour confirmer la présence des mutations tu devras effectuer une PCR ciblée sur chacune des zones que tu veux inspecter. Se reporter au séquençage seul sera source d’erreur potentielle.

Certes, mais le nombre de faux appels sur tout le génome est très restreint en 30X, il doit y en avoir quelques milliers dont on n'en entendra jamais parlé, sur des milliards de nucléotides
Même en 100X t'auras toujours des faux appels

C’est faux, j’ai des centaines de gaps pour du 130x pour un génome de 4Mb avec du PacBio. Les erreurs c’est très fréquents, si tu veux que ce soit solide faudra tout vérifier individuellement.

Oui mais ça donne quoi tes alignements ?

L’alignement avec la sequence de référence avait échouée en raison d’une grande séquence transposable de phage. L’assemblage m’avait donné deux contigs. La c’était plutôt un problème avec l’algorithme d’assemblage utilisé, il fallait refaire le boulot à la main pour comprendre ce qui n’allait pas. Vu la galère que c’est chez les prokaryotes (pour lesquels on a la meilleure maîtrise maitrise) j’imagine pas le foutoir chez les euca

Les transposons chez l'humain ne se logent presque jamais dans l'exome

Ils se logent où ?

Dans des régions non codantes de préférence, en théorie 40% du génome est transposable mais en réalité ça arrive assez rarement et c'est limité aux cellules somatiques (dans ce cas tu n'as qu'à faire deux séquençages différents sur des cellules différents)

Source tes dires stp, c'est le reproche qu'on te fait constamment.

Pour les cellules somatiques c'est évident
Pour les 40% https://www.medecinesciences.org/en/articles/medsci/full_html/2014/07/medsci2014306-7p659/medsci2014306-7p659.html

Merci

Le 07 juin 2021 à 19:42:01 :

Le 07 juin 2021 à 19:40:47 :

Le 07 juin 2021 à 19:37:55 :

Le 07 juin 2021 à 19:35:07 :

Le 07 juin 2021 à 19:30:12 :

Le 07 juin 2021 à 19:29:37 :

Le 07 juin 2021 à 19:27:38 :

Le 07 juin 2021 à 19:26:10 :

Le 07 juin 2021 à 19:17:11 :

Le 07 juin 2021 à 19:13:08 :

Le 07 juin 2021 à 19:10:32 :

Le 07 juin 2021 à 19:07:42 :
Chez les prokaryotes, une couverture de 30x pour un séquençage c’est mauvais, surtout pour du de novo. J’imagine que c’est similaire chez les eucaryotes. Tu peux très bien tomber sur des reassemblages foireux par la présence de larges séquences dupliquées par exemple. Si tu bosses pas dans le milieu, c’est pas la peine, tu n’aura ni les connaissances, ni les puissances de calcul suffisantes pour corriger des assemblages

EXACTEMENT, j'ai fait des études à l'université pendant des années, comme j'avais l'option biochimie j'ai beaucoup travaillé sur l'ADN (sans être généticien bien sur faut pas déconner), j'ai bossé sur différentes machines dans des labos pendant des années, je connais la methodologie ect, donc je sais appréhender des résultats... et j'ai ABSOLUMENT PAS le niveau pour faire ce que Antoine Forum veut faire alors que moi j'ai des années d'études derrière moi, et lui il a que 10 jours à se renseigner et bouffer des PDF derrière lui

Tu racontes encore n'importe quoi le golem, pas étonnant que t'ai pas le niveau tu fais rien (et je me demande même sérieusement si tu ne t'inventes pas une vie)

30X c'est suffisant et c'est la qualité que l'on recommande pour les études de qualité clinique
Des erreurs d'appel il y en aura très peu et les probabilités que ça impacte mes résultats à un quelconque moment sont très faibles

D'ailleurs https://www.variantyx.com/2018/05/16/why-30x-wgs-beats-100x-wes-for-variant-coverage/

Tout le monde est d'accord avec moi

https://www.reddit.com/r/genetics/comments/ml66r7/30x_vs_100x_whole_genome_sequencing/

As /u/SnooLobsters2600 mentioned, the difference between 30X and 100X is not really going to be so important in most cases. 30X is just fine for a standard germline package, whereas something like 60X or up is typically done for somatic sequencing (=tumor samples).

A short-read (eg Illumina or MGI) WGS is going to have problems with difficult-to-sequence regions (eg repeats and structural variants) no matter the depth, so if you want a fully proper genome done, skip the 100X and go for eg PacBio instead (if you can afford it).

L’idéal c’est le PacBio pour séquencer un génome inconnu. Ça va te générer de long reads mais c’est sujet à plus d’erreurs que les séquençages short reads. Quand on te dit que 30x c’est idéal, c’est parce que la limite est informatique pour le moment. Surtout chez de l’eucaryote vu la tailles des génomes.
Pour confirmer la présence des mutations tu devras effectuer une PCR ciblée sur chacune des zones que tu veux inspecter. Se reporter au séquençage seul sera source d’erreur potentielle.

Certes, mais le nombre de faux appels sur tout le génome est très restreint en 30X, il doit y en avoir quelques milliers dont on n'en entendra jamais parlé, sur des milliards de nucléotides
Même en 100X t'auras toujours des faux appels

C’est faux, j’ai des centaines de gaps pour du 130x pour un génome de 4Mb avec du PacBio. Les erreurs c’est très fréquents, si tu veux que ce soit solide faudra tout vérifier individuellement.

Oui mais ça donne quoi tes alignements ?

L’alignement avec la sequence de référence avait échouée en raison d’une grande séquence transposable de phage. L’assemblage m’avait donné deux contigs. La c’était plutôt un problème avec l’algorithme d’assemblage utilisé, il fallait refaire le boulot à la main pour comprendre ce qui n’allait pas. Vu la galère que c’est chez les prokaryotes (pour lesquels on a la meilleure maîtrise maitrise) j’imagine pas le foutoir chez les euca

Les transposons chez l'humain ne se logent presque jamais dans l'exome

Ils se logent où ?

Dans des régions non codantes de préférence, en théorie 40% du génome est transposable mais en réalité ça arrive assez rarement et c'est limité aux cellules somatiques (dans ce cas tu n'as qu'à faire deux séquençages différents sur des cellules différents)

Source tes dires stp, c'est le reproche qu'on te fait constamment.

Le 07 juin 2021 à 19:40:47 :

Le 07 juin 2021 à 19:37:55 :

Le 07 juin 2021 à 19:35:07 :

Le 07 juin 2021 à 19:30:12 :

Le 07 juin 2021 à 19:29:37 :

Le 07 juin 2021 à 19:27:38 :

Le 07 juin 2021 à 19:26:10 :

Le 07 juin 2021 à 19:17:11 :

Le 07 juin 2021 à 19:13:08 :

Le 07 juin 2021 à 19:10:32 :

Le 07 juin 2021 à 19:07:42 :
Chez les prokaryotes, une couverture de 30x pour un séquençage c’est mauvais, surtout pour du de novo. J’imagine que c’est similaire chez les eucaryotes. Tu peux très bien tomber sur des reassemblages foireux par la présence de larges séquences dupliquées par exemple. Si tu bosses pas dans le milieu, c’est pas la peine, tu n’aura ni les connaissances, ni les puissances de calcul suffisantes pour corriger des assemblages

EXACTEMENT, j'ai fait des études à l'université pendant des années, comme j'avais l'option biochimie j'ai beaucoup travaillé sur l'ADN (sans être généticien bien sur faut pas déconner), j'ai bossé sur différentes machines dans des labos pendant des années, je connais la methodologie ect, donc je sais appréhender des résultats... et j'ai ABSOLUMENT PAS le niveau pour faire ce que Antoine Forum veut faire alors que moi j'ai des années d'études derrière moi, et lui il a que 10 jours à se renseigner et bouffer des PDF derrière lui

Tu racontes encore n'importe quoi le golem, pas étonnant que t'ai pas le niveau tu fais rien (et je me demande même sérieusement si tu ne t'inventes pas une vie)

30X c'est suffisant et c'est la qualité que l'on recommande pour les études de qualité clinique
Des erreurs d'appel il y en aura très peu et les probabilités que ça impacte mes résultats à un quelconque moment sont très faibles

D'ailleurs https://www.variantyx.com/2018/05/16/why-30x-wgs-beats-100x-wes-for-variant-coverage/

Tout le monde est d'accord avec moi

https://www.reddit.com/r/genetics/comments/ml66r7/30x_vs_100x_whole_genome_sequencing/

As /u/SnooLobsters2600 mentioned, the difference between 30X and 100X is not really going to be so important in most cases. 30X is just fine for a standard germline package, whereas something like 60X or up is typically done for somatic sequencing (=tumor samples).

A short-read (eg Illumina or MGI) WGS is going to have problems with difficult-to-sequence regions (eg repeats and structural variants) no matter the depth, so if you want a fully proper genome done, skip the 100X and go for eg PacBio instead (if you can afford it).

L’idéal c’est le PacBio pour séquencer un génome inconnu. Ça va te générer de long reads mais c’est sujet à plus d’erreurs que les séquençages short reads. Quand on te dit que 30x c’est idéal, c’est parce que la limite est informatique pour le moment. Surtout chez de l’eucaryote vu la tailles des génomes.
Pour confirmer la présence des mutations tu devras effectuer une PCR ciblée sur chacune des zones que tu veux inspecter. Se reporter au séquençage seul sera source d’erreur potentielle.

Certes, mais le nombre de faux appels sur tout le génome est très restreint en 30X, il doit y en avoir quelques milliers dont on n'en entendra jamais parlé, sur des milliards de nucléotides
Même en 100X t'auras toujours des faux appels

C’est faux, j’ai des centaines de gaps pour du 130x pour un génome de 4Mb avec du PacBio. Les erreurs c’est très fréquents, si tu veux que ce soit solide faudra tout vérifier individuellement.

Oui mais ça donne quoi tes alignements ?

L’alignement avec la sequence de référence avait échouée en raison d’une grande séquence transposable de phage. L’assemblage m’avait donné deux contigs. La c’était plutôt un problème avec l’algorithme d’assemblage utilisé, il fallait refaire le boulot à la main pour comprendre ce qui n’allait pas. Vu la galère que c’est chez les prokaryotes (pour lesquels on a la meilleure maîtrise maitrise) j’imagine pas le foutoir chez les euca

Les transposons chez l'humain ne se logent presque jamais dans l'exome

Ils se logent où ?

http://www.edu.upmc.fr/sdv/masselot_05001/biodiversite/transposons.html

Le 07 juin 2021 à 19:36:09 :
Salut Antoine, je pensais m’expatrier sur la Lune d’ici quelques années, où en est ta fusée?https://image.noelshack.com/fichiers/2021/23/1/1623087010-d3ff1dcc-f1c2-47d0-b047-d6a624f35a6a.jpeg

J'ai conceptualisé une fusée. Rien d'autre

Le 07 juin 2021 à 19:35:35 :

Le 07 juin 2021 à 19:32:45 :
C’était donc pour ça le topic la génétique c’est facile

Tu utilises quel outil pour étudier ton génome ?

Celui-là est pas mal et très intuitif https://gene.iobio.io/ (il est open source et de plus en plus utilisé dans la recherche)
Il y a aussi celui-là pour faire des matchs avec ClinVar https://github.com/kazmiekr/clinvar-matcher

Sinon si c'est pour regarder à un endroit bien précis j'utilise IGV

Et j'ai les autres logiciels plus classiques pour faire des manipulations de base avec les fichiers

L'Utah...

Le 07 juin 2021 à 19:32:45 :
C’était donc pour ça le topic la génétique c’est facile

Tu utilises quel outil pour étudier ton génome ?

http://zzz.bwh.harvard.edu/plink/

Le 07 juin 2021 à 19:29:37 :

Le 07 juin 2021 à 19:27:38 :

Le 07 juin 2021 à 19:26:10 :

Le 07 juin 2021 à 19:17:11 :

Le 07 juin 2021 à 19:13:08 :

Le 07 juin 2021 à 19:10:32 :

Le 07 juin 2021 à 19:07:42 :
Chez les prokaryotes, une couverture de 30x pour un séquençage c’est mauvais, surtout pour du de novo. J’imagine que c’est similaire chez les eucaryotes. Tu peux très bien tomber sur des reassemblages foireux par la présence de larges séquences dupliquées par exemple. Si tu bosses pas dans le milieu, c’est pas la peine, tu n’aura ni les connaissances, ni les puissances de calcul suffisantes pour corriger des assemblages

EXACTEMENT, j'ai fait des études à l'université pendant des années, comme j'avais l'option biochimie j'ai beaucoup travaillé sur l'ADN (sans être généticien bien sur faut pas déconner), j'ai bossé sur différentes machines dans des labos pendant des années, je connais la methodologie ect, donc je sais appréhender des résultats... et j'ai ABSOLUMENT PAS le niveau pour faire ce que Antoine Forum veut faire alors que moi j'ai des années d'études derrière moi, et lui il a que 10 jours à se renseigner et bouffer des PDF derrière lui

Tu racontes encore n'importe quoi le golem, pas étonnant que t'ai pas le niveau tu fais rien (et je me demande même sérieusement si tu ne t'inventes pas une vie)

30X c'est suffisant et c'est la qualité que l'on recommande pour les études de qualité clinique
Des erreurs d'appel il y en aura très peu et les probabilités que ça impacte mes résultats à un quelconque moment sont très faibles

D'ailleurs https://www.variantyx.com/2018/05/16/why-30x-wgs-beats-100x-wes-for-variant-coverage/

Tout le monde est d'accord avec moi

https://www.reddit.com/r/genetics/comments/ml66r7/30x_vs_100x_whole_genome_sequencing/

As /u/SnooLobsters2600 mentioned, the difference between 30X and 100X is not really going to be so important in most cases. 30X is just fine for a standard germline package, whereas something like 60X or up is typically done for somatic sequencing (=tumor samples).

A short-read (eg Illumina or MGI) WGS is going to have problems with difficult-to-sequence regions (eg repeats and structural variants) no matter the depth, so if you want a fully proper genome done, skip the 100X and go for eg PacBio instead (if you can afford it).

L’idéal c’est le PacBio pour séquencer un génome inconnu. Ça va te générer de long reads mais c’est sujet à plus d’erreurs que les séquençages short reads. Quand on te dit que 30x c’est idéal, c’est parce que la limite est informatique pour le moment. Surtout chez de l’eucaryote vu la tailles des génomes.
Pour confirmer la présence des mutations tu devras effectuer une PCR ciblée sur chacune des zones que tu veux inspecter. Se reporter au séquençage seul sera source d’erreur potentielle.

Certes, mais le nombre de faux appels sur tout le génome est très restreint en 30X, il doit y en avoir quelques milliers dont on n'en entendra jamais parlé, sur des milliards de nucléotides
Même en 100X t'auras toujours des faux appels

C’est faux, j’ai des centaines de gaps pour du 130x pour un génome de 4Mb avec du PacBio. Les erreurs c’est très fréquents, si tu veux que ce soit solide faudra tout vérifier individuellement.

Vérification via neural network

QC procedures and statistical analyses will be illustrated using the free, open‐source whole‐genome association analysis toolset PLINK version 1.07 (Purcell et al., 2007) that can be downloaded from http://zzz.bwh.harvard.edu/plink/. The PLINK 1.9 beta version contains the same options, while being much faster https://www.cog-genomics.org/plink/1.9/. As PLINK 1.9 is currently a beta version, we have used the official PLINK version in this tutorial. However, it is also possible to complete all tutorials using PLINK 1.9. Even though some of the steps discussed in this article could be performed in conventional statistical packages such as R, a software package specifically dedicated to the analysis of genetic data is much more convenient to use. In addition to PLINK, there are many other good options available for the analysis of SNP data such as Genabel (Aulchenko, Ripke, Isaacs, & Van Duijn, 2007) and SNPTEST (Marchini, Howie, Myers, McVean, & Donnelly, 2007). Furthermore, methods that allow for testing association in family‐based GWAS have also been developed (Chen & Yang, 2010; Ott, Kamatani, & Lathrop, 2011). We advise to use GNU/Linux‐based computer resources although many of the options are also available through the windows version of PLINK. A basic introduction to shells and command lines can be found at http://www.ee.surrey.ac.uk/Teaching/Unix. All graphs generated by the GitHub example scripts will be obtained using the free, open‐source programming language R (https://www.r-project.org/).

Facile

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3696580/

et j'ai aussi un vpn chez nordvpn

Le 07 juin 2021 à 19:20:22 :

Le 07 juin 2021 à 19:16:52 :

Le 07 juin 2021 à 19:13:08 :

Le 07 juin 2021 à 19:10:32 :

Le 07 juin 2021 à 19:07:42 :
Chez les prokaryotes, une couverture de 30x pour un séquençage c’est mauvais, surtout pour du de novo. J’imagine que c’est similaire chez les eucaryotes. Tu peux très bien tomber sur des reassemblages foireux par la présence de larges séquences dupliquées par exemple. Si tu bosses pas dans le milieu, c’est pas la peine, tu n’aura ni les connaissances, ni les puissances de calcul suffisantes pour corriger des assemblages

EXACTEMENT, j'ai fait des études à l'université pendant des années, comme j'avais l'option biochimie j'ai beaucoup travaillé sur l'ADN (sans être généticien bien sur faut pas déconner), j'ai bossé sur différentes machines dans des labos pendant des années, je connais la methodologie ect, donc je sais appréhender des résultats... et j'ai ABSOLUMENT PAS le niveau pour faire ce que Antoine Forum veut faire alors que moi j'ai des années d'études derrière moi, et lui il a que 10 jours à se renseigner et bouffer des PDF derrière lui

Tu racontes encore n'importe quoi le golem, pas étonnant que t'ai pas le niveau tu fais rien (et je me demande même sérieusement si tu ne t'inventes pas une vie)

30X c'est suffisant et c'est la qualité que l'on recommande
Des erreurs d'appel il y en aura très peu et les probabilités que ça impacte mes résultats à un quelconque moment sont très faibles

D'ailleurs https://www.variantyx.com/2018/05/16/why-30x-wgs-beats-100x-wes-for-variant-coverage/

mais c'est suffisant pour quoi ? la manière dont tu construis ton topic sous entend fortement que tu vas toi même analyser la GWAS ( Genome Wide Association Study), mais mec tu connais rien d'ou tu vas t'en sortir tout seul ?

bref laisse tomber

Il n’a clairement aucune expérience dans la recherche. C’est paraît toujours simple avant de s’y frotter réellement. Après tout, lances toi et tu te rendra compte de ce que ça représente comme boulot.

A t'écouter je ne peux pas y arriver parce que tu t'en sens incapable.

Le 07 juin 2021 à 19:14:28 :

Le 07 juin 2021 à 19:13:32 :
Bref perdez pas votre temps sur ce topic, c'est n'importe quoi...

Je te blacklist à partir de maintenant, tu racontes des choses toutes plus stupides les unes que les autres (sans justification en plus)

Tu veux bien arrêter de parler pour moi s'il te plait, c'est lassant et tu ne trompes personne.

Le 07 juin 2021 à 19:13:32 :
Bref perdez pas votre temps sur ce topic, c'est n'importe quoi...

A l'image de ton argumentaire, décousu de toute réalité et lâche