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Estimating the k-mer Coverage Frequencies in Genomic Datasets: A Comparative Assessment of the State-of-the-art

机译:估计基因组数据集中的k-mer覆盖率:对最新技术的比较评估

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摘要

Background: In bioinformatics, estimation of k-mer abundance histograms or just enumerat-ing the number of unique k-mers and the number of singletons are desirable in many genome sequence analysis applications. The applications include predicting genome sizes, data pre-processing for de Bruijn graph assembly methods (tune runtime parameters for analysis tools), repeat detection, sequenc-ing coverage estimation, measuring sequencing error rates, etc. Different methods for cardinality estima-tion in sequencing data have been developed in recent years.
机译:背景:在生物信息学中,在许多基因组序列分析应用中,估计k-mer丰度直方图或仅枚举唯一k-mer的数量和单例的数量是合乎需要的。这些应用包括预测基因组大小,de Bruijn图组装方法的数据预处理(为分析工具调整运行时参数),重复检测,测序覆盖率估计,测量测序错误率等。不同的基数估计方法近年来已经开发出测序数据。

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