首页> 美国卫生研究院文献>BMC Bioinformatics >An improved filtering algorithm for big read datasets and its application to single-cell assembly
【2h】

An improved filtering algorithm for big read datasets and its application to single-cell assembly

机译:改进的大读取数据集过滤算法及其在单细胞装配中的应用

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

BackgroundFor single-cell or metagenomic sequencing projects, it is necessary to sequence with a very high mean coverage in order to make sure that all parts of the sample DNA get covered by the reads produced. This leads to huge datasets with lots of redundant data. A filtering of this data prior to assembly is advisable. Brown et al. (2012) presented the algorithm Diginorm for this purpose, which filters reads based on the abundance of their k-mers.
机译:背景对于单细胞或宏基因组测序项目,必须以很高的平均覆盖率进行测序,以确保样品DNA的所有部分均被所产生的读数覆盖。这导致具有大量冗余数据的巨大数据集。建议在组装之前过滤此数据。布朗等。 (2012年)提出了为此目的的算法Diginorm,该算法基于其k-mer的丰度来过滤读数。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号