প্রকল্প সম্পর্কে

## এটি কী AlleleForge হলো CRISPR জিনোম এডিটিংয়ের জন্য একটি গবেষণা-ভিত্তিক ডিজাইন ফ্রেমওয়ার্ক যা গাইডের পরিবর্তে একটি ত্রুটিপূর্ণ অ্যালিল (broken allele) থেকে শুরু হয়। আপনি একটি ভ্যারিয়েন্ট প্রদান করেন — ClinVar এন্ট্রি, rsID, HGVS, VCF বা র-কোঅর্ডিনেটস — এবং পাইপলাইনটি এটিকে রেজলভ করে, উপযুক্ত এডিটিং কেমিস্ট্রির দিকে পাঠায়, সম্ভাব্য গাইড/pegRNA-র তালিকা তৈরি করে, সেগুলোকে স্কোর করে এবং ক্যান্ডিডেট এডিটগুলোর একটি র‍্যাঙ্কড মেনু প্রদান করে। তিনটি কেমিস্ট্রি এতে অন্তর্ভুক্ত: SpCas9 নিউক্লিয়েজ, বেস এডিটর (ABE/CBE) এবং প্রাইম এডিটিং, যাকে এই প্রজেক্টটি এর ফ্ল্যাগশিপ মোডালিটি হিসেবে বিবেচনা করে। প্রতিটি ক্যান্ডিডেটের সাথে একটি প্রেডিক্টেড এডিট আউটকাম, একটি অনিশ্চয়তা ইন্টারভ্যাল এবং একটি অফ-টার্গেট রিপোর্ট থাকে। সবকিছু একটি কোর-এর উপর তিনটি শেলের মাধ্যমে প্রকাশ করা হয়: একটি Python লাইব্রেরি, একটি `aforge` কমান্ড-লাইন ইন্টারফেস এবং একটি ওয়েব UI (FastAPI ব্যাকএন্ড এবং Next.js ফ্রন্টএন্ড)। ## অনিশ্চয়তা এবং নিরাপত্তা রিপোর্টিং প্রেডিকশনগুলো কখনোই কেবল সাধারণ ফ্লোট সংখ্যা নয়। প্রতিটি নিউমেরিক রেজাল্টের সাথে একটি ইন্টারভ্যাল, এটি তৈরি করার পদ্ধতি এবং একটি `calibrated` ফ্ল্যাগ থাকে, যা নির্দেশ করে যে ইন্টারভ্যালটি হোল্ড-আউট কভারেজের বিপরীতে ফিট করা হয়েছে কি না। ডিফল্টভাবে, ওয়েট-ফ্রি ডিফল্টগুলো হিউরিস্টিক এবং `calibrated=False` রিপোর্ট করে। ইন্টারভ্যাল রিক্যালিব্রেশনের জন্য স্প্লিট-কনফরমাল পদ্ধতি এবং প্রবাবিলিটি ক্যালিব্রেশনের জন্য আইসোটোনিক রিগ্রেশন ব্যবহৃত হয়, যেখানে প্রয়োজন হলে `empirical_coverage`/ECE প্রদর্শিত হয়। অফ-টার্গেট বিশ্লেষণ পপুলেশন এবং হ্যাপ্লোটাইপ-সচেতন, তবে এটি স্পষ্টভাবে অপ্ট-ইন করতে হয়: প্রজেক্টটি কোনো gnomAD ডেটা সরবরাহ করে না, তাই অ্যানসেস্ট্রি-স্ট্র্যাটিফাইড স্ক্যানের জন্য ব্যবহারকারীকে একটি ফ্রিকোয়েন্সি সোর্স (`--gnomad`, `--haplotypes`, `--patient-vcf`) প্রদান করতে হয়। এটি ছাড়া স্ক্যানটি কেবল রেফারেন্স-ভিত্তিক হয় এবং আউটপুটে তা উল্লেখ থাকে। অ্যানসেস্ট্রি রিস্ক গড় হিসেবে নয়, বরং সবচেয়ে বেশি প্রভাবিত পপুলেশন হিসেবে রিপোর্ট করা হয়, যেখানে পপুলেশন এবং হ্যাপ্লোটাইপ উভয় পাথে একই ক্যারিং থ্রেশহোল্ড প্রয়োগ করা হয়। নমিনেশনে দুটি স্পেসিফিসিটি মডেল (CFD এবং MIT) সংমিশ্রিত হয় এবং প্রতিটি সাইটের জন্য উভয় স্কোর রেকর্ড করা হয়। ক্রস-রান অফ-টার্গেট ক্যাশেটি কেবল রেফারেন্স-ভিত্তিক, ডিফল্ট-স্কোরার সার্চের জন্য নিরাপত্তা-গেটেড। ## পুনরুৎপাদনযোগ্যতা এবং ইঞ্জিনিয়ারিং অবস্থান README-তে নথিভুক্ত ডিজাইন সিদ্ধান্তগুলো পুনরুৎপাদনযোগ্যতার (reproducibility) ওপর গুরুত্ব দেয়: কন্টেন্ট-অ্যাড্রেসড রেজাল্ট, স্প্লিট এবং ক্যাশে (ইনটিগ্রিটি রি-ভেরিফিকেশন সহ), পিনড এনভায়রনমেন্ট, ডিটারমিনিস্টিক সিড এবং কন্টেন্ট-হ্যাশড চেকপয়েন্ট। একটি `null` আর্টিফ্যাক্ট হ্যাশ ডিজাইনের কারণেই ডাউনলোড ব্লক করে। মডেলগুলো একটি কনসেন্ট/লাইসেন্স/চেকসাম গেটের মাধ্যমে লোড করা হয়; ডিফল্ট ব্যাকবোন (Nucleotide Transformer v2 500M) হলো CC-BY-NC-SA-4.0 এবং লোড করার সময় বাণিজ্যিক ব্যবহারের জন্য এটি প্রত্যাখ্যাত হয়, কারণ কোনো রিয়েল ওয়েট সরবরাহ করা হয় না। ব্যাকবোনের জন্য একটি ONNX এক্সপোর্ট পাথ রয়েছে। একটি Rust/PyO3 ক্রেট (`aforge_native`) ঐচ্ছিক এক্সিলারেশন কার্নেল প্রদান করে — FM-index BWT সার্চ, k-mer সিডিং, হ্যাপ্লোটাইপ ওয়াকিং এবং বুলজড অ্যালাইনমেন্ট — যার প্রতিটির জন্য একটি বাইট-আইডেন্টিকাল পিওর-পাইথন ফলব্যাক এবং প্যারিটি টেস্ট রয়েছে; ক্রেটটি ছাড়াও লাইব্রেরিটি ইনস্টল এবং রান করা যায়। উল্লেখযোগ্যভাবে, বেঞ্চমার্কিংয়ের পর প্রজেক্টটি FM-index এবং k-mer সিড প্রি-ফিল্টারকে ডিফল্ট করার পরিবর্তে অপ্ট-ইন হিসেবে রেখেছে, কারণ উভয়ই নেট স্ক্যান-লেভেল কস্ট হিসেবে পরিমাপ করা হয়েছে। ## বেঞ্চমার্ক এবং স্ট্যাটাস একটি পাবলিক বেঞ্চমার্ক, CRISPR-Bench, টাস্ক, ফ্রোজেন স্প্লিট, মেট্রিক্স, একটি রানার এবং একটি লিডারবোর্ড প্রদান করে; একটি ক্যালিব্রেশন/জেনারালাইজেশন স্টাডি স্ক্রিপ্ট প্রতি-টাস্ক ECE, ক্রস-সেল-টাইপ জেনারালাইজেশন গ্যাপ এবং রিক্যালিব্রেশন রিপোর্ট পুনরুৎপাদন করে। একটি ডিপেন্ডেন্সি-ফ্রি রেন্ডারার দ্বারা পুনরুৎপাদনযোগ্য SVG ফিগার তৈরি করা হয়। v0.1.0 রোডম্যাপের সমস্ত পনেরটি পর্যায় সম্পন্ন হিসেবে চিহ্নিত করা হয়েছে (কোর টাইপস, জিনোম অ্যাক্সেস, ডেটা রেজিস্ট্রি, ভ্যারিয়েন্ট রিজলভার, অফ-টার্গেট ইঞ্জিন, স্কোরিং/মডেল জু, তিনটি কেমিস্ট্রি, ডিজাইনার, রিপোর্টিং, CLI, ওয়েব, বেঞ্চমার্ক, ডক্স)। v0.1.0-পরবর্তী v1.0-এর লক্ষ্যগুলো প্রগতিতে বা শুরু হয়নি হিসেবে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে, যার মধ্যে রিয়েল আর্টিফ্যাক্ট হ্যাশ পিন করা এবং একটি ভ্যালিডেশন/ক্যালিব্রেশন স্টাডি অন্তর্ভুক্ত। ## ইনস্টলেশন কাঠামো কোর ইনস্টলেশনটি ইচ্ছাকৃতভাবে হালকা রাখা হয়েছে (টাইপড মডেল, কনফিগ, মডেল-কার্ড পার্সিং) এবং `core`, `genome`, `variant`, `cli`, `web`, `ml`, `cas9-rs3`, `docs` এবং `dev`-এর জন্য ঐচ্ছিক এক্সট্রা রয়েছে। Python ≥ 3.11 প্রয়োজন। `variant` এক্সট্রার জন্য PostgreSQL ক্লায়েন্ট হেডার প্রয়োজন কারণ `hgvs` এর জন্য `psycopg2` প্রয়োজন; README-তে উল্লেখ করা হয়েছে যে এর আগে এটি একটি নথিভুক্ত ইনস্টল কমান্ড চালানো অসম্ভব করে তুলেছিল। প্রজেক্টটি স্পষ্টভাবে জানিয়েছে যে এটি একটি গবেষণা সরঞ্জাম, কোনো চিকিৎসা সরঞ্জাম নয়, এবং অফ-টার্গেট নমিনেশনগুলো কম্পিউটেশনাল এবং অবশ্যই পরীক্ষামূলকভাবে যাচাই করতে হবে।