Опция установлена для cufflinks
CufflinksOptions
объект содержит опции для cufflinks
функция, которая собирает транскриптом от выровненных чтений [1].
создает cufflinksOpt
= CufflinksOptionsCufflinksOptions
объект со значениями свойств по умолчанию.
CufflinksOptions
требует Пакета Поддержки Запонок для Bioinformatics Toolbox™. Если пакет поддержки не установлен, то функция обеспечивает ссылку на загрузку. Для получения дополнительной информации смотрите Пакеты Программной поддержки Bioinformatics Toolbox.
Примечание
CufflinksOptions
поддерживается на Mac и платформах UNIX® только.
устанавливает свойства объектов с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Заключите каждое имя свойства в кавычки. Например, cufflinksOpt
= CufflinksOptions(Name,Value)cufflinksOpt = CufflinksOptions('TrimCoverageThreshold',5)
задает минимальное среднее покрытие для 3' обрезки конца.
задает дополнительные параметры с помощью строки или вектора символов cufflinksOpt
= CufflinksOptions(S
)S
.
S
— Опции запонокОпции запонок в виде вектора символов или строки. S
должен быть в синтаксисе опции Запонок (снабжен префиксом одним или двумя тире).
Пример: '--trim-3-avgcov-thresh 5'
EffectiveLengthCorrection
— Отметьте, чтобы нормировать количества фрагментаtrue
(значение по умолчанию) | false
Отметьте, чтобы нормировать количества фрагмента к фрагментам на kilobase на миллион сопоставленных чтений (FPKM) в виде true
или false
.
Пример: false
Типы данных: логический
ExtraCommand
— Дополнительные команды""
(значение по умолчанию) | вектор символов | строкаДополнительные команды в виде вектора символов или строки.
Команды должны быть в нативном синтаксисе (снабжены префиксом одним или двумя тире). Используйте эту опцию, чтобы применить недокументированные флаги и флаги без соответствующих свойств MATLAB®.
Когда программное обеспечение преобразует исходные флаги в свойства MATLAB, оно хранит любые нераспознанные флаги в этом свойстве.
Пример: '--library-type fr-secondstrand'
Типы данных: char |
string
FauxReadTiling
— Отметьте, чтобы включать ссылочные расшифровки стенограммы в собранный выходtrue
(значение по умолчанию) | false
Отметьте, чтобы включать ссылочные расшифровки стенограммы в собранный выход как поддельные чтения во время RABT (усовершенствованная ссылочная основанная на аннотации расшифровка стенограммы) блок в виде true
или false
.
Примечание
Функция только выполняет блок RABT, если вы задаете GTFGuide
. В противном случае, FauxReadTiling
, независимо от того, чтобы быть true
или false
, не оказывает влияния на собранную расшифровку стенограммы.
Пример:
false
Типы данных: логический
FragmentBiasCorrection
— Имя файла FASTA со ссылочными расшифровками стенограммы, чтобы обнаружить смещениеИмя файла FASTA со ссылочными расшифровками стенограммы, чтобы обнаружить смещение во фрагменте рассчитывает в виде строки или вектора символов. Подготовка библиотеки может ввести специфичное для последовательности смещение в эксперименты RNA-Seq. Обеспечение ссылочных расшифровок стенограммы улучшает точность оценок распространенности расшифровки стенограммы.
Пример:
"bias.fasta"
Типы данных: char |
string
FragmentLengthMean
— Ожидаемая средняя длина фрагмента
(значение по умолчанию) | положительное целое числоОжидаемая средняя длина фрагмента в виде положительного целого числа. Значением по умолчанию является 200
пары оснований. Функция может изучить среднее значение длины фрагмента для каждого файла SAM. Используя эту опцию не рекомендуется для чтений парного конца.
Пример: 100
Типы данных: double
FragmentLengthSD
— Ожидаемое стандартное отклонение для распределения длины фрагмента
(значение по умолчанию) | положительная скалярная величинаОжидаемое стандартное отклонение для распределения длины фрагмента в виде положительной скалярной величины. Значением по умолчанию является 80
пары оснований. Функция может изучить стандартное отклонение длины фрагмента для каждого файла SAM. Используя эту опцию не рекомендуется для чтений парного конца.
Пример: 70
Типы данных: double
GTFGuide
— Имя файла GTF, чтобы вести блок RABTИмя файла GTF, чтобы вести блок RABT в виде строки или вектора символов.
Пример: 'tr.gtf'
Типы данных: char |
string
IncludeAll
— Отметьте, чтобы использовать все свойства объектовfalse
(значение по умолчанию) | верныйОтметьте, чтобы включать все свойства объектов с соответствующими значениями по умолчанию при преобразовании в исходный синтаксис опций в виде true
или false
. Можно преобразовать свойства в исходный синтаксис, снабженный префиксом одним или двумя тире (такими как '-d 100 -e 80'
) при помощи getCommand
. Значение по умолчанию false
средние значения это, когда вы вызываете getCommand(optionsObject)
, это преобразует только заданные свойства. Если значением является true
, getCommand
преобразует все доступные свойства, со значениями по умолчанию для незаданных свойств, к исходному синтаксису.
Примечание
Если вы устанавливаете IncludeAll
к true
, программное обеспечение переводит все доступные свойства со значениями по умолчанию для незаданных свойств. Единственное исключение - это, когда значением по умолчанию свойства является NaN
Inf
, []
, ''
, или ""
, затем программное обеспечение не переводит соответствующее свойство.
Пример: true
Типы данных: логический
JunctionAlpha
— Альфа-значение в биномиальном тесте, чтобы отфильтровать ложно-положительные выравнивания
(значение по умолчанию) | скаляр между 0
и 1
Альфа-значение в биномиальном тесте, чтобы отфильтровать ложно-положительные выравнивания в виде скаляра между 0
и 1
.
Пример: 0.005
Типы данных: double
LengthCorrection
— Отметьте, чтобы откорректировать длиной расшифровки стенограммыtrue
(значение по умолчанию) | false
Отметьте, чтобы откорректировать длиной расшифровки стенограммы в виде true
или false
. Установите это значение к false
только, когда количество фрагмента независимо от размера элемента, такой что касается небольших библиотек RNA без фрагментации и для 3' секвенирования конца, где все фрагменты имеют ту же длину.
Пример: false
Типы данных: логический
MaskFile
— Имя GTF или файла GFF, содержащего расшифровки стенограммы, чтобы проигнорироватьИмя GTF или файла GFF, содержащего расшифровки стенограммы, чтобы проигнорировать во время анализа в виде строки или вектора символов. Некоторые примеры расшифровок стенограммы, чтобы проигнорировать включают аннотируемые rRNA расшифровки стенограммы, митохондриальные расшифровки стенограммы и другие богатые расшифровки стенограммы. Игнорирование этих расшифровок стенограммы улучшает робастность оценок распространенности.
Пример: 'excludes.gtf'
Типы данных: char |
string
MaxBundleFrags
— Максимальное количество фрагментов, чтобы включать для каждого местоположения перед пропуском
(значение по умолчанию) | положительное целое числоМаксимальное количество фрагментов, чтобы включать для каждого местоположения прежде, чем пропустить новые фрагменты в виде положительного целого числа. Пропущенные фрагменты отмечены состоянием HIDATA
в файле skipped.gtf
.
Пример: 400000
Типы данных: double
MaxBundleLength
— Максимальная геномная длина в парах оснований для пакета
(значение по умолчанию) | положительное целое числоМаксимальная геномная длина в парах оснований для пакета в виде положительного целого числа.
Пример: 3400000
Типы данных: double
MaxFragAlignments
— Максимальное количество выровненных чтений, чтобы включать для каждого фрагментаInf
(значение по умолчанию) | положительное целое числоМаксимальное количество выровненных чтений, чтобы включать для каждого фрагмента прежде, чем пропустить новые чтения в виде положительного целого числа. Inf
, значение по умолчанию, не устанавливает предела для максимального количества выровненных чтений.
Пример: 1000
Типы данных: double
MaxIntronLength
— Максимальное количество базисов в интроне
(значение по умолчанию) | положительное целое числоМаксимальное количество базисов в интроне, чтобы сообщить в виде положительного целого числа. cufflinks
также игнорирует выравнивания SAM с операциями REF_SKIP CIGAR дольше, чем это значение свойства.
Пример: 350000
Типы данных: double
MaxMLEIterations
— Максимальное количество итераций для оценки наибольшего правдоподобия
(значение по умолчанию) | положительное целое числоМаксимальное количество итераций для оценки наибольшего правдоподобия распространенностей в виде положительного целого числа.
Пример: 4000
Типы данных: double
MinFragsPerTransfrag
— Минимальное количество выровненных фрагментов RNA-Seq, чтобы сообщить
(значение по умолчанию) | положительное целое числоМинимальное количество выровненных фрагментов RNA-Seq, чтобы сообщить относительно собранного transfrag в виде положительного целого числа.
Пример: 15
Типы данных: double
MinIntronLength
— Минимальное количество пар оснований для интрона в геноме
(значение по умолчанию) | положительное целое числоМинимальное количество пар оснований для интрона в геноме в виде положительного целого числа.
Пример: 50
Типы данных: double
MinIsoformFraction
— Значение Каффофф, чтобы сообщить о распространенности изоформы
(значение по умолчанию) | скаляр между 0
и 1
Значение Каффофф, чтобы сообщить о распространенности конкретной изоформы как часть самой богатой изоформы (главная изоформа) в виде скаляра между 0
и 1
. Функция отфильтровывает расшифровки стенограммы с распространенностями ниже заданного значения, потому что изоформы, описанные по поводу низких уровней часто, не могут собираться надежно. Значение по умолчанию 0.1, или 10%, главной изоформы гена.
Пример: 0.20
Типы данных: double
MultiReadCorrection
— Отметьте, чтобы улучшить оценку распространенности с помощью спасательного методаfalse
(значение по умолчанию) | true
Отметьте, чтобы улучшить оценку распространенности для чтений, сопоставленных с несколькими геномными положениями с помощью спасательного метода в виде true
или false
. Если значением является false
, функция делит мультисопоставленные чтения однородно ко всем сопоставленным позициям. Если значением является true
, функция использует дополнительную информацию, включая генную оценку распространенности, выведенную длину фрагмента, и смещение фрагмента, чтобы улучшить оценку распространенности расшифровки стенограммы.
Спасательный метод описан в [2].
Пример: true
Типы данных: логический
NormalizeCompatibleHits
— Отметьте, чтобы использовать только фрагменты, совместимые со ссылочной расшифровкой стенограммы, чтобы вычислить значения FPKMfalse
(значение по умолчанию) | true
Отметьте, чтобы использовать только фрагменты, совместимые со ссылочной расшифровкой стенограммы, чтобы вычислить значения FPKM в виде true
или false
.
Пример: true
Типы данных: логический
NormalizeTotalHits
— Отметьте, чтобы включать все фрагменты, чтобы вычислить значения FPKMfalse
(значение по умолчанию) | true
Отметьте, чтобы включать все фрагменты, чтобы вычислить значения FPKM в виде true
или false
. Если значением является true
, функция включает все фрагменты, включая фрагменты без совместимой ссылки.
Пример: true
Типы данных: логический
NumFragAssignmentDraws
— Количество присвоений фрагмента, чтобы выполнить на каждой расшифровке стенограммы
(значение по умолчанию) | положительное целое числоКоличество присвоений фрагмента, чтобы выполнить на каждой расшифровке стенограммы в виде положительного целого числа. Для каждого фрагмента, чертившего из расшифровки стенограммы, функция выполняет конкретное количество присвоений вероятностно, чтобы определить неопределенность присвоения расшифровки стенограммы и оценить ковариационную матрицу отклонения для присвоенных количеств фрагмента.
Пример: 40
Типы данных: double
NumFragDraws
— Количество ничьих от отрицательного биномиального генератора случайных чисел
(значение по умолчанию) | положительное целое числоКоличество ничьих от отрицательного биномиального генератора случайных чисел для каждой расшифровки стенограммы в виде положительного целого числа. Каждый ничья является многими фрагментами, которые функция вероятностно присваивает расшифровкам стенограммы в транскриптоме, чтобы определить неопределенность присвоения и оценить ковариационную матрицу отклонения для присвоенных количеств фрагмента.
Пример: 90
Типы данных: double
NumThreads
— Количество параллельных потоков, чтобы использовать
(значение по умолчанию) | положительное целое числоКоличество параллельных потоков, чтобы использовать в виде положительного целого числа. Потоки запущены на отдельных процессорах или ядрах. Увеличение числа потоков обычно значительно улучшает время выполнения, но увеличивает объем потребляемой памяти.
Пример 4
Типы данных: double
OutputDirectory
— Директория, чтобы сохранить результаты анализаcurrentDirectory
) (значение по умолчанию) | представляет в виде строки | вектор символовДиректория, чтобы сохранить результаты анализа в виде строки или вектора символов.
Пример: "./AnalysisResults/"
Типы данных: char |
string
OverhangTolerance
— Количество пар оснований перекрытия с интроном
(значение по умолчанию) | положительное целое числоКоличество пар оснований перекрытия с интроном, который функция позволяет при определении, совместимо ли чтение с другой расшифровкой стенограммы в виде положительного целого числа.
Пример 5
Типы данных: double
OverlapRadius
— Расстояние между transfrags
(значение по умолчанию) | положительное целое числоРасстояние между transfrags в виде положительного целого числа. Если расстояние ниже заданного значения, функция объединяет transfrags. Значением по умолчанию является 50
пары оснований.
Пример: 40
Типы данных: double
PreMRNAFraction
— Порог, чтобы включать выравнивания в интронные интервалы
(значение по умолчанию) | скаляр между 0
и 1
Порог, чтобы включать выравнивания в интронные интервалы в блоке в виде скаляра между 0
и 1
. Функция игнорирует интронные выравнивания, если минимальная глубина покрытия, разделенного на количество соединенных чтений, ниже заданного значения. Используйте это свойство отфильтровать чтения, происходящие из не полностью соединенных расшифровок стенограммы.
Пример: 0.10
Типы данных: double
RABTOverhangTolerance
— Количество пар оснований позволило перекрываться с интроном расшифровки стенограммы
(значение по умолчанию) | положительное целое числоКоличество пар оснований от чтения позволило перекрываться с интроном расшифровки стенограммы при определении, является ли чтение отображаемым к другой расшифровке стенограммы во время блока RABT в виде положительного целого числа. Значением по умолчанию является 8
.
Примечание
Функция только выполняет блок RABT, если вы задаете GTFGuide
. В противном случае, RABTOverhangTolerance
не оказывает влияния на собранную расшифровку стенограммы.
Пример: 10
Типы данных: double
RABTOverhangTolerance3
— Количество пар оснований позволило нависать над 3' концами ссылочной расшифровки стенограммы
(значение по умолчанию) | положительное целое числоКоличество пар оснований позволило нависать над 3' концами каждой ссылочной расшифровки стенограммы во время блока RABT в виде положительного целого числа. Функция использует это свойство при решении, нова ли собранная расшифровка стенограммы или должна быть объединена со ссылкой.
Примечание
Функция только выполняет блок RABT, если вы задаете GTFGuide
. В противном случае, RABTOverhangTolerance3
не оказывает влияния на собранную расшифровку стенограммы.
Пример: 500
Типы данных: double
ReferenceGTF
— Имя GTF или файла GFF раньше оценивало выражение изоформыИмя GTF или файла GFF, содержащего ссылочную аннотацию раньше, оценивало выражение изоформы в виде строки или вектора символов. Если вы обеспечиваете ReferenceGTF
файл, функция не собирает новых расшифровок стенограммы и игнорирует любые выравнивания, несовместимые со ссылочными расшифровками стенограммы.
Пример: 'isoest.gtf'
Типы данных: char |
string
Seed
— Отберите для генератора случайных чисел
(значение по умолчанию) | неотрицательное целое числоОтберите для генератора случайных чисел в виде неотрицательного целого числа. Устанавливание значения seed гарантирует воспроизводимость результатов анализа.
Пример: 10
Типы данных: double
SmallAnchorFraction
— Минимальный процент выравнивания на каждой стороне соединения соединения встык
(значение по умолчанию) | скаляр между 0
и 1
Минимальный процент выравнивания на каждой стороне соединения соединения встык в виде скаляра между 0
и 1
. Функция фильтрует выравнивания с процентом, меньшим, чем это значение свойства до блока.
Пример: 0.1
Типы данных: double
TranscriptPrefix
— Префикс для transfrags, о котором сообщают, в файле выхода GTF"CUFF"
(значение по умолчанию) | представляет в виде строки | вектор символовПрефикс для transfrags, о котором сообщают, в файле выхода GTF в виде строки или вектора символов. Эта опция должна быть строкой или вектором символов с ненулевой длиной.
Пример: "tfrags"
Типы данных: char |
string
TrimCoverageThreshold
— Минимальное среднее покрытие необходимо для 3' обрезки
(значение по умолчанию) | положительное целое числоМинимальное среднее покрытие для 3' обрезки в виде положительного целого числа.
Пример 8
Типы данных: double
TrimDropoffFraction
— Минимальный процент среднего покрытия
(значение по умолчанию) | скаляр между 0
и 1
Минимальный процент среднего покрытия для обрезки 3' концов собранных расшифровок стенограммы в виде скаляра между 0
и 1
.
Пример: 0.15
Типы данных: double
Version
— Поддерживаемая версияЭто свойство доступно только для чтения.
Поддерживаемая версия исходного программного обеспечения запонок, возвращенного как строка.
Пример: "2.2.1"
Типы данных: string
getCommand | Переведите свойства объектов в исходный синтаксис опций |
getOptionsTable | Возвратите таблицу со всеми свойствами и эквивалентные опции в исходном синтаксисе |
Создайте CufflinksOptions
объект со значениями по умолчанию.
opt = CufflinksOptions;
Создайте объект с помощью пар "имя-значение".
opt2 = CufflinksOptions('TranscriptPrefix',"MATLAB",'NumThreads',4)
Создайте объект при помощи исходного cufflinks
синтаксис.
opt3 = CufflinksOptions('--label MATLAB --num-threads 4')
Создайте CufflinksOptions
объект задать опции запонок, такие как количество параллельных потоков и выходной директории, чтобы сохранить результаты.
cflOpt = CufflinksOptions;
cflOpt.NumThreads = 8;
cflOpt.OutputDirectory = "./cufflinksOut";
Файлы SAM предусмотрели этот пример, содержат выровненные чтения для Микоплазмы pneumoniae от двух выборок с три, реплицирует каждого. Чтения симулированы 100bp-чтения для двух генов (gyrA
и gyrB
) расположенный друг рядом с другом на геноме. Все чтения сортируются по ссылочному положению, как требуется по cufflinks
.
sams = ["Myco_1_1.sam","Myco_1_2.sam","Myco_1_3.sam",... "Myco_2_1.sam", "Myco_2_2.sam", "Myco_2_3.sam"];
Соберите транскриптом от выровненных чтений.
[gtfs,isofpkm,genes,skipped] = cufflinks(sams,cflOpt);
gtfs
список файлов GTF, которые содержат собранные изоформы.
Сравните собранное использование изоформ cuffcompare
.
stats = cuffcompare(gtfs);
Объедините собранное использование расшифровок стенограммы cuffmerge
.
mergedGTF = cuffmerge(gtfs,'OutputDirectory','./cuffMergeOutput');
mergedGTF
отчеты только одна расшифровка стенограммы. Это вызвано тем, что два гена интереса расположены друг рядом с другом, и cuffmerge
не может отличить два отличных гена. Вести cuffmerge
, используйте ссылочный GTF (gyrAB.gtf
) содержа информацию об этих двух генах. Если файл не расположен в той же директории, которую вы запускаете cuffmerge
от, необходимо также задать путь к файлу.
gyrAB = which('gyrAB.gtf'); mergedGTF2 = cuffmerge(gtfs,'OutputDirectory','./cuffMergeOutput2',... 'ReferenceGTF',gyrAB);
Вычислите распространенности (уровни экспрессии) от выровненных чтений для каждой выборки.
abundances1 = cuffquant(mergedGTF2,["Myco_1_1.sam","Myco_1_2.sam","Myco_1_3.sam"],... 'OutputDirectory','./cuffquantOutput1'); abundances2 = cuffquant(mergedGTF2,["Myco_2_1.sam", "Myco_2_2.sam", "Myco_2_3.sam"],... 'OutputDirectory','./cuffquantOutput2');
Оцените значение изменений в выражении для генов и расшифровок стенограммы между условиями путем выполнения использования тестирования дифференциала cuffdiff
. cuffdiff
функция действует на двух отличных шагах: функция сначала оценивает распространенности от выровненных чтений, и затем выполняет статистический анализ. В некоторых случаях (например, распределяя вычисляющий загрузку через несколько рабочих), выполнение двух шагов отдельно желательно. После выполнения первого шага с cuffquant
, можно затем использовать бинарный выходной файл CXB в качестве входа к cuffdiff
выполнять статистический анализ. Поскольку cuffdiff
возвращает несколько файлов, укажите, что выходная директория рекомендуется.
isoformDiff = cuffdiff(mergedGTF2,[abundances1,abundances2],... 'OutputDirectory','./cuffdiffOutput');
Отобразите таблицу, содержащую дифференциальные результаты испытаний выражения для этих двух генов gyrB
и gyrA
.
readtable(isoformDiff,'FileType','text')
ans = 2×14 table test_id gene_id gene locus sample_1 sample_2 status value_1 value_2 log2_fold_change_ test_stat p_value q_value significant ________________ _____________ ______ _______________________ ________ ________ ______ __________ __________ _________________ _________ _______ _______ ___________ 'TCONS_00000001' 'XLOC_000001' 'gyrB' 'NC_000912.1:2868-7340' 'q1' 'q2' 'OK' 1.0913e+05 4.2228e+05 1.9522 7.8886 5e-05 5e-05 'yes' 'TCONS_00000002' 'XLOC_000001' 'gyrA' 'NC_000912.1:2868-7340' 'q1' 'q2' 'OK' 3.5158e+05 1.1546e+05 -1.6064 -7.3811 5e-05 5e-05 'yes'
Можно использовать cuffnorm
сгенерировать нормированные таблицы выражения для последующих анализов. cuffnorm
результаты полезны, когда у вас есть много выборок, и вы хотите кластеризировать их или уровни экспрессии графика для генов, которые важны в вашем исследовании. Обратите внимание на то, что вы не можете выполнить дифференциальное аналитическое использование выражения cuffnorm
.
Задайте массив ячеек, где каждым элементом является вектор строки, содержащий имена файлов для одной выборки с, реплицирует.
alignmentFiles = {["Myco_1_1.sam","Myco_1_2.sam","Myco_1_3.sam"],... ["Myco_2_1.sam", "Myco_2_2.sam", "Myco_2_3.sam"]} isoformNorm = cuffnorm(mergedGTF2, alignmentFiles,... 'OutputDirectory', './cuffnormOutput');
Отобразите таблицу, содержащую нормированные уровни экспрессии для каждой расшифровки стенограммы.
readtable(isoformNorm,'FileType','text')
ans = 2×7 table tracking_id q1_0 q1_2 q1_1 q2_1 q2_0 q2_2 ________________ __________ __________ __________ __________ __________ __________ 'TCONS_00000001' 1.0913e+05 78628 1.2132e+05 4.3639e+05 4.2228e+05 4.2814e+05 'TCONS_00000002' 3.5158e+05 3.7458e+05 3.4238e+05 1.0483e+05 1.1546e+05 1.1105e+05
Имена столбцов начиная с q имеют формат: conditionX_N, указывая, что столбец содержит значения для, реплицируют N conditionX.
[1] Trapnell, Капуста, Брайан А Уильямс, Гео Pertea, Али Мортэзэви, Гордон Кван, Мэриджк Дж ван Бэрен, Стивен Л Залцберг, Барбара Дж Уолд и Лайор Пэчтер. “Блок расшифровки стенограммы и Квантификация RNA-Seq Показывают Неаннотируемые Расшифровки стенограммы и Изоформу, Переключающуюся во время Клеточной дифференцировки”. Биотехнология природы 28, № 5 (май 2010): 511–15.
[2] Mortazavi, Али, Брайан А Уильямс, Кеннет Макку, Лориэн Шэеффер и Барбара Уолд. “Сопоставляя и Определяя количество Транскриптомов млекопитающих RNA-Seq”. Методы природы 5, № 7 (июль 2008): 621–28. https://doi.org/10.1038/nmeth.1226.
cuffcompare
| cuffdiff
| cuffgffread
| cuffgtf2sam
| cufflinks
| cuffmerge
| cuffnorm
| cuffquant
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.