KazRNA-Pipe-GPU-Accelerated, Reproducible Nextflow Workflow for Integrated Bulk and Single-Cell Transcriptomic Profiling

Medet Ashimgaliyev, Beimbet Daribayev, Аinur Zhumadillayeva, Miras Mussabek, Danil V. Lebedev, Bakhyt T. Matkarimov, Nurislam Kassymbek

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)

DOI 10.3390/biomedinformatics6040061

Деректер сенімділігі 70 орташа

Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Reproducible high-performance computing pipelines for transcriptomic analysis are essential for population-scale precision oncology, yet most published workflows address only a single sequencing modality or lack benchmarking on underrepresented populations. We present KazRNA-Pipe, an open-source Nextflow v26.04.6 workflow processing both bulk and single-cell RNA sequencing (RNA-seq) within a unified Singularity-containerized environment with graphics processing unit (GPU) acceleration through the RAPIDS ecosystem. The pipeline was validated on 22 esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) bulk RNA-seq samples from a Kazakhstan cohort (PRJNA608223) and on the largest public ESCC single-cell atlas (GSE160269). Quantification concordance across STAR, HISAT2, and Salmon reached Spearman ρ ≥ 0.90. BayesPrism deconvolution resolved cell-type proportions across all 22 samples.