Restriction site-associated DNA sequencing (RAD-seq) is widely used to discover sex-linked markers in non-model organisms, but large studies produce marker tables with millions of RAD tags. RADSex provides the reference workflow for building marker-by-individual depth tables and testing sex-biased marker distributions, but its depth, merge, and related table-building commands grow memory-hungry, and its standard output reports frequentist calls with no posterior evidence and no direct Python or C integration. We present rsx, a Rust implementation of the complete RADSex command set that preserves marker-table semantics and command-line compatibility. rsx combines 2-bit DNA keys, parallel ingestion, memory-mapped marker tables, external sorting, bitset group counts, and streamed Gram-matrix PCA so that memory stays bounded by the number of individuals or by explicit buffers. It adds conjugate Beta-Binomial Bayes factors and posterior probabilities under XY and ZW hypotheses, returning strict, posterior-supported, and Bayes-factor-only evidence grades. A portable, libm-independent minimax approximation of the error function keeps the chi-squared tail reproducible across platforms without changing the underlying Yates test. On four real RAD-seq datasets comprising 41.9 billion bases and 29 million markers, rsx reproduced published RADSex v1.2.0 calls, achieved an 8.38-fold geometric-mean speedup across 56 paired timings (2.77-fold for FASTQ processing), and recovered every Bonferroni-significant positive-control marker. In Danio albolineatus, treated as null in the source publication, the posterior layer surfaced 30 W-linked marker hypotheses; in Notothenia rossii it withheld 400 Bayes-factor-only rows compatible with a low-prevalence null. Python bindings, a C API, and a reproducibility archive provide the workflows used for all reported numbers. rsx is released under GPL-3.0-or-later.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

DrugAI实验室研发单细胞RNA测序数据分析工具箱autoCell
专知会员服务
12+阅读 · 2023年1月9日
DeepMind | 通过去噪来进行分子性质预测的预训练
专知会员服务
13+阅读 · 2022年6月27日
“推荐系统”加上“图神经网络”
机器学习与推荐算法
12+阅读 · 2020年3月23日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
2+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
5+阅读 · 7月17日
《无人地面战车(UGV)的崛起》报告
专知会员服务
7+阅读 · 7月16日
美陆军任务式指挥人工智能解决方案
专知会员服务
13+阅读 · 7月16日
相关VIP内容
DrugAI实验室研发单细胞RNA测序数据分析工具箱autoCell
专知会员服务
12+阅读 · 2023年1月9日
DeepMind | 通过去噪来进行分子性质预测的预训练
专知会员服务
13+阅读 · 2022年6月27日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员