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Training alignment parameters for arbitrary sequencers with LAST-TRAIN

机译:使用LAST-TRAIN训练任意序列发生器的比对参数

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摘要

SummaryLAST-TRAIN improves sequence alignment accuracy by inferring substitution and gap scores that fit the frequencies of substitutions, insertions, and deletions in a given dataset. We have applied it to mapping DNA reads from IonTorrent and PacBio RS, and we show that it reduces reference bias for Oxford Nanopore reads.
机译:总结LAST-TRAIN通过推断适合给定数据集中的替换,插入和删除频率的替换和缺口得分,提高了序列比对的准确性。我们已将其应用于IonTorrent和PacBio RS的DNA读图定位,并且我们发现它降低了牛津纳米孔读物的参考偏差。

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