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A novel data structure to support ultra-fast taxonomic classification of metagenomic sequences with k-mer signatures

机译:一种新颖的数据结构支持具有k-mer签名的宏基因组序列的超快速分类学分类

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摘要

MotivationMetagenomic read classification is a critical step in the identification and quantification of microbial species sampled by high-throughput sequencing. Although many algorithms have been developed to date, they suffer significant memory and/or computational costs. Due to the growing popularity of metagenomic data in both basic science and clinical applications, as well as the increasing volume of data being generated, efficient and accurate algorithms are in high demand.
机译:动机基因组阅读分类是鉴定和定量通过高通量测序采样的微生物种类的关键步骤。尽管迄今为止已经开发了许多算法,但是它们遭受显着的存储器和/或计算成本。由于宏基因组学数据在基础科学和临床应用中的日益普及,以及生成的数据量不断增加,因此对高效,准确的算法提出了更高的要求。

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