首页> 外文OA文献 >Figure 3: Predicting abundances correctly (A)—Random Dataset and (B)—CAMI Dataset: Abundances predicted by different tools compared to the true abundance used for simulation. SLIMM predicted the abundances more accurately than the other tools. Kraken overestimates the abundance. GOTTCHA and mOTUs did not perform well in predicting the abundances. Violin plots (C)—Random Dataset and (D)—CAMI Dataset: SLIMM has the lowest divergence from true abundances.
【2h】

Figure 3: Predicting abundances correctly (A)—Random Dataset and (B)—CAMI Dataset: Abundances predicted by different tools compared to the true abundance used for simulation. SLIMM predicted the abundances more accurately than the other tools. Kraken overestimates the abundance. GOTTCHA and mOTUs did not perform well in predicting the abundances. Violin plots (C)—Random Dataset and (D)—CAMI Dataset: SLIMM has the lowest divergence from true abundances.

机译:图3:正确预测丰度(a) - random dataSet和(b)-cami dataset:与用于模拟的真正丰度相比,不同工具预测的丰富。 Slimm比其他工具更准确地预测丰富。克朗高估了丰富的丰富。 Gottcha和Motus在预测丰富时没有表现良好。小提琴图(c)-random数据集和(d)-cami dataset:Slimm具有真正丰富的最低分歧。

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

著录项

  • 作者

  • 作者单位
  • 年度 -1
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号