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SV-AUTOPILOT: optimized automated construction of structural variation discovery and benchmarking pipelines

机译:SV-AUTOPILOT:结构变化发现和基准测试管道的优化自动化构建

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摘要

BackgroundMany tools exist to predict structural variants (SVs), utilizing a variety of algorithms. However, they have largely been developed and tested on human germline or somatic (e.g. cancer) variation. It seems appropriate to exploit this wealth of technology available for humans also for other species. Objectives of this work included: class="enumerated" style="list-style-type:lower-alpha">Creating an automated, standardized pipeline for SV prediction.Identifying the best tool(s) for SV prediction through benchmarking.Providing a statistically sound method for merging SV calls.
机译:背景技术存在许多利用各种算法来预测结构变异(SV)的工具。但是,它们很大程度上是针对人类种系或体细胞(例如癌症)变异进行开发和测试的。利用人类和其他物种可获得的大量技术似乎是适当的。这项工作的目标包括: class =“ enumerated” style =“ list-style-type:lower-alpha”> <!-list-behavior =枚举前缀-word = mark-type = lower-alpha max-label -size = 0-> 创建用于SV预测的自动化标准化管道。 通过基准测试确定用于SV预测的最佳工具。 提供统计数据合并SV调用的声音方法。

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