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Error correction of high-throughput sequencing datasets with non-uniform coverage

机译:覆盖范围不一致的高通量测序数据集的错误校正

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摘要

Motivation: The continuing improvements to high-throughput sequencing (HTS) platforms have begun to unfold a myriad of new applications. As a result, error correction of sequencing reads remains an important problem. Though several tools do an excellent job of correcting datasets where the reads are sampled close to uniformly, the problem of correcting reads coming from drastically non-uniform datasets, such as those from single-cell sequencing, remains open.
机译:动机:高通量测序(HTS)平台的持续改进已开始展现出无数新应用。结果,测序读段的错误校正仍然是重要的问题。尽管有几种工具在校正读取接近均匀采样的数据集方面做得非常出色,但是校正来自极为不均匀的数据集(例如单细胞测序的数据)的读取问题仍然存在。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2011年第13期|p.137-141|共5页
  • 作者

    Pavel Pevzner;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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