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SEED: efficient clustering of next-generation sequences

机译:SEED:下一代序列的有效聚类

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摘要

Motivation: Similarity clustering of next-generation sequences (NGS) is an important computational problem to study the population sizes of DNA/RNA molecules and to reduce the redundancies in NGS data. Currently, most sequence clustering algorithms are limited by their speed and scalability, and thus cannot handle data with tens of millions of reads.
机译:动机:下一代序列(NGS)的相似性聚类是研究DNA / RNA分子种群大小并减少NGS数据冗余的重要计算问题。当前,大多数序列聚类算法受到其速度和可扩展性的限制,因此无法处理具有数千万次读取的数据。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2011年第18期|p.2502-2509|共8页
  • 作者

    Thomas Girke;

  • 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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