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【2h】

Short-read reading-frame predictors are not created equal: sequence error causes loss of signal

机译:短读阅读框预测变量的创建不相等:序列错误导致信号丢失

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摘要

BackgroundGene prediction algorithms (or gene callers) are an essential tool for analyzing shotgun nucleic acid sequence data. Gene prediction is a ubiquitous step in sequence analysis pipelines; it reduces the volume of data by identifying the most likely reading frame for a fragment, permitting the out-of-frame translations to be ignored. In this study we evaluate five widely used ab initio gene-calling algorithms—FragGeneScan, MetaGeneAnnotator, MetaGeneMark, Orphelia, and Prodigal—for accuracy on short (75–1000 bp) fragments containing sequence error from previously published artificial data and “real” metagenomic datasets.
机译:BackgroundGene预测算法(或基因调用者)是分析shot弹枪核酸序列数据的重要工具。基因预测是序列分析流程中无处不在的步骤。它通过识别片段最可能的阅读框来减少数据量,从而可以忽略框外翻译。在这项研究中,我们评估了五种广泛使用的从头算基因的算法-FragGeneScan,MetaGeneAnnotator,MetaGeneMark,Orphelia和Prodigal,以确保包含先前来自人工数据和“真实”宏基因组学的序列错误的短片段(75-1000 bp)的准确性数据集。

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