Tutorial de la GUI de escritorio

Una ejecución completa de la aplicación de escritorio con los datos que vienen con get_MNV, pantalla a pantalla: cargar los archivos, qué cambia cada parámetro, cómo leer el resumen y cómo mirar las lecturas que hay detrás de una llamada.

Si aún no has instalado la app, mira GUI de escritorio. El mismo recorrido en línea de comandos está en Tutorial de línea de comandos.

De dónde salen estas capturas

Están tomadas del demo de navegador que vive en frontend/demo/, que renderiza los componentes reales de la app contra datos de fixture en vez de llamar al backend de Rust. Los números, las lecturas y la tabla son la salida auténtica de get_mnv sobre los archivos de example/; lo único que se sustituye es la fontanería entre el formulario y el motor, para poder capturar las pantallas sin compilar un bundle de escritorio.

Qué necesitas

Está todo en la carpeta example/ del repositorio:

Archivo	Papel
G35894.var.snp.vcf	las llamadas de variantes
MTB_ancestor.fas	la referencia contra la que se llamaron
anot_genes.txt	una tabla de genes simple
G35894.demo.bam (+ .bai)	un alineamiento pequeño, para el soporte de lecturas

1. Carga las entradas

Suelta cada archivo en su zona, o haz clic para buscarlo. Tres son obligatorios y llevan un asterisco rojo; el contador marca 3/3 required + BAM en cuanto están puestos, y el botón de ejecutar se activa.

• Variant calls acepta un VCF plano o comprimido con BGZF, o un variants.tsv de iVar. La app detecta cuál es a partir del archivo.
• FASTA reference tiene que ser la referencia contra la que se llamaron las variantes. get_MNV escribe el índice .fai por su cuenta si falta.
• Gene annotation acepta un GFF/GFF3 o una tabla de genes simple. anot_genes.txt es una tabla de genes, así que no aparece el selector de features; carga un GFF y saldrá un panel GFF features donde eliges qué tipos leer (gene,pseudogene por defecto, CDS para transcritos con splicing).
• BAM alignment es opcional, y es lo que convierte una anotación en evidencia. Sin él, get_MNV reporta lo que dijo tu llamador. Con él, cuenta las lecturas por su cuenta y puede distinguir un haplotipo real a nivel de codón de dos sustituciones que nunca compartieron una molécula. Mira Ligamiento.

2. Ajusta los parámetros

La barra lateral agrupa todos los ajustes que expone la app, y los cuatro chips de preset de arriba los cambian en bloque. En cuanto tocas uno, el chip pasa a Custom, que es lo que muestra la captura.

Por qué esta captura pone 0 y no el 2 de por defecto

El formulario viene con Min SNP reads y Min MNV reads en 2, y esos umbrales solo actúan cuando hay un BAM cargado. G35894.demo.bam es un archivo de demostración diminuto que cubre un único locus, así que con el valor de por defecto todas las demás filas se quedan sin soporte y la salida baja de 941 filas a 1. Por eso aquí están los dos en 0. Con un alineamiento real, déjalos como están. El tutorial de línea de comandos explica cómo se combinan los dos umbrales, que no es evidente.

Cinco de los valores por defecto del formulario son a propósito más estrictos que los de la CLI; están listados en GUI de escritorio. Todo lo que el formulario no muestra cae en el valor por defecto de la CLI.

3. Ejecuta

El botón va informando de la fase en la que está. Una ejecución sobre este conjunto de datos tarda bastante menos de un segundo; la barra de progreso importa en cohortes, donde puedes encolar varias muestras emparejadas y dejarlas correr en un mismo lote.

4. Lee el resumen

La fila de arriba es la forma de la ejecución: 941 variantes producidas a partir de 950 registros del VCF sobre 635 genes mapeados en 1 contig. Registros y variantes no coinciden porque un codón que lleva dos sustituciones se reporta una sola vez.

Variant breakdown es la parte que merece leerse despacio:

Fila	Aquí	Qué cuenta
SNP	797	una sustitución en un codón
MNV	0	un único registro del VCF que ya traía más de una base sustituida
SNP/MNV	10	registros separados del VCF que get_MNV encontró en el mismo codón
Indel	0	inserciones y deleciones
Intergenic	134	fuera de cualquier gen anotado

MNV es 0 y SNP/MNV es 10 porque este llamador emitió un registro por base. Esas diez filas son lo que un anotador por-SNV habría reportado como veinte sustituciones independientes con los aminoácidos equivocados, y son la razón de ser de la herramienta.

Debajo, per-contig breakdown repite las cifras por secuencia, y output files muestra lo que se ha escrito, con un botón para abrirlo en tu gestor de archivos.

5. Mira las lecturas

Busca Rv2036 en la lista de loci y ábrelo. Es el codón que recorre Tutorial de línea de comandos.

Los tracks se alinean columna a columna sobre las mismas coordenadas:

• la regla, con las dos posiciones de la variante marcadas en rojo (2282376, 2282377);
• la cobertura, que aquí llega a 24x;
• la secuencia de referencia;
• los tracks de codón: referencia GTT, los codones SNP individuales GCT y GTC, y el codón MNV combinado GCC;
• el pileup de lecturas, una fila por lectura, cada una etiquetada con el soporte que aporta y la hebra de la que viene.

Las 24 lecturas están marcadas como ALT, 12 en cada hebra, y la fila reporta MNV Frequencies 1.0000. Leídas por separado, las dos sustituciones dicen cosas distintas: GCT sola es Val93Ala, GTC sola es Val93Val, un cambio silencioso. Juntas dan GCC, que es Ala. Esa es una llamada que no se puede acertar base a base.

Por qué los recuentos de SNP salen a cero

La fila muestra SNP Reads 0, 0 al lado de MNV Reads 24. SNP Reads cuenta las lecturas que llevan una sustitución sin el haplotipo completo. Aquí todas llevan las dos, así que ninguna se cuenta como soporte suelto y las 24 se van a MNV Reads. Las dos columnas reparten la evidencia en vez de contarla dos veces. Mira Formatos de salida.

6. Filtra y exporta

La tabla contiene todas las filas del TSV. Busca en todas las columnas a la vez, o filtra de una en una: los desplegables toman un valor y las cajas de texto filtran según escribes. Ordena haciendo clic en una cabecera, expande a pantalla completa, y Export escribe la vista actual a TSV o VCF.

La misma ejecución en línea de comandos

El estado del formulario en estas capturas son los valores por defecto de la app con los dos mínimos de lecturas bajados, que en línea de comandos es:

get_mnv \
  --vcf example/G35894.var.snp.vcf \
  --fasta example/MTB_ancestor.fas \
  --genes example/anot_genes.txt \
  --bam example/G35894.demo.bam \
  --min-mapq 20 --normalize-alleles --split-multiallelic

--snp y --mnv ya valen 0 en línea de comandos, así que no hacen falta. Añade --snp 2 --mnv 2 para obtener lo que hace el formulario sin tocar nada, y sobre este conjunto de datos la salida se queda en la única fila que tiene soporte de lecturas.

Por dónde seguir

• Formatos de salida para saber qué significa cada columna.
• Ligamiento para ver cómo decide get_MNV que unas variantes viajan juntas de verdad.
• Referencia de CLI para las opciones que el formulario no expone.