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【2h】

Pair consensus decoding improves accuracy of neural network basecallers for nanopore sequencing

机译:双共识解码提高了神经网络基础纳卡的准确性,用于纳米孔测序

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摘要

Abstract We develop a general computational approach for improving the accuracy of basecalling with Oxford Nanopore’s 1D2 and related sequencing protocols. Our software PoreOver ( https://github.com/jordisr/poreover ) finds the consensus of two neural networks by aligning their probability profiles, and is compatible with multiple nanopore basecallers. When applied to the recently-released Bonito basecaller, our method reduces the median sequencing error by more than half.
机译:摘要我们开发了一种用于提高牛津纳米孔的1D2和相关测序方案的综合计算方法。我们的软件Poreover(https://github.com/jordisr/poreover)通过对齐它们的概率简档来找到两个神经网络的共识,并与多个纳米孔BaseCallers兼容。当应用于最近发布的Bonito BaseCaller时,我们的方法将中位测序误差减少了一半以上。

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