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NextSV: a meta-caller for structural variants from low-coverage long-read sequencing data

机译:NextSV:低覆盖率长期读取测序数据的结构变体的元调用程序

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摘要

BackgroundStructural variants (SVs) in human genomes are implicated in a variety of human diseases. Long-read sequencing delivers much longer read lengths than short-read sequencing and may greatly improve SV detection. However, due to the relatively high cost of long-read sequencing, it is unclear what coverage is needed and how to optimally use the aligners and SV callers.
机译:背景技术人类基因组中的结构变异(SVs)与多种人类疾病有关。长读测序比短读测序提供更长的阅读长度,并且可以大大改善SV检测。但是,由于长时间阅读测序的成本较高,因此尚不清楚需要什么覆盖范围以及如何最佳地使用比对器和SV调用者。

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