G2GSnake: a Snakemake workflow for host-pathogen genomic association studies.

Xu, ZM ; Naret, O ; et al.

In: Bioinformatics advances, Jg. 3 (2023-10-04), Heft 1, S. vbad142

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Summary: Joint analyses of paired host and pathogen genome sequences have the potential to enhance our understanding of host-pathogen interactions. A systematic approach to conduct such a joint analysis is through a "genome-to-genome" (G2G) association study, which involves testing for associations between all host and pathogen genetic variants. Significant associations reveal host genetic factors that might drive pathogen variation, highlighting biological mechanisms likely to be involved in host control and pathogen escape. Here, we present a Snakemake workflow that allows researchers to conduct G2G studies in a reproducible and scalable manner. In addition, we have developed an intuitive R Shiny application that generates custom summaries of the results, enabling users to derive relevant insights.

Availability and Implementation: G2GSnake is freely available at: https://github.com/zmx21/G2GSnake under the MIT license.

Competing Interests: O.N. is now an employee of SUN bioscience SA.

Titel:	G2GSnake: a Snakemake workflow for host-pathogen genomic association studies.
Autor/in / Beteiligte Person:	Xu, ZM ; Naret, O ; Oumelloul, MA ; Fellay, J
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Zeitschrift:	Bioinformatics advances, Jg. 3 (2023-10-04), Heft 1, S. vbad142
Veröffentlichung:	[Oxford] : Oxford University Press : International Society for Computational Biology, [2021]-, 2023
Medientyp:	academicJournal
ISSN:	2635-0041 (electronic)
DOI:	10.1093/bioadv/vbad142
Sonstiges:	Nachgewiesen in: MEDLINE Sprachen: English Publication Type: Journal Article Language: English [Bioinform Adv] 2023 Oct 04; Vol. 3 (1), pp. vbad142. <i>Date of Electronic Publication: </i>2023 Oct 04 (<i>Print Publication: </i>2023). References: Front Genet. 2018 Jul 30;9:266. (PMID: 30105048) ; Nat Commun. 2023 Feb 1;14(1):549. (PMID: 36725857) ; Nat Genet. 2017 May;49(5):666-673. (PMID: 28394351) ; Am J Hum Genet. 2011 Jan 7;88(1):76-82. (PMID: 21167468) ; Bioinformatics. 2010 Aug 1;26(15):1907-9. (PMID: 20525823) ; Annu Rev Genet. 2012;46:677-700. (PMID: 23145935) ; Nat Genet. 2021 Jul;53(7):1097-1103. (PMID: 34017140) ; Hum Genet. 2020 Jun;139(6-7):777-781. (PMID: 31729546) ; Nat Rev Genet. 2017 Jan;18(1):41-50. (PMID: 27840430) ; Sci Rep. 2021 Feb 25;11(1):4586. (PMID: 33633271) ; Nature. 2022 Feb;602(7895):106-111. (PMID: 34883497) ; Gigascience. 2015 Feb 25;4:7. (PMID: 25722852) ; Elife. 2013 Oct 29;2:e01123. (PMID: 24171102) Entry Date(s): Date Created: 20231016 Latest Revision: 20231020 Update Code: 20231215 PubMed Central ID: PMC10576169

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