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B2C电子邮件列表, B2C大量邮寄, 购买电子邮件列表, 国家电子邮件列表, 电子邮件数据库读取映射方面更加准确和高效。在这里,我们证明它在检测外显子-外显子连接方面也很有用。现在,我们使用模拟数据和真实数据(数据),将ubjunc(我们在种子投票范式下开发的新结点检测器)与其他方法(包括applice、opat和opat)进行比较。我们从人类基因组中随机选择~个基因,并从中生成连接读段和外显子读段。以与生成用于的方式将插入缺失和测序错误引入到读取数据中。众所周知,基因表

达水平的分布服从指数分布 此,我们将指

数分布的表达水平分配给基因,以使模拟数据更类似于真实的-seq数据。这也使我们能够检查每种连接检测方法在检测高表达基因和低表达基因的外显子-外显子连接方面的性能。我们使用每取数来量化基因的表达水平,以考吉尔吉斯斯坦电子邮件列表虑基因长度差异。我们生成了三个不同测序覆盖度的模拟数据集,包括倍(×)、倍(×)和倍(×)。生成的读数长度为bp。这些数据集大致对应于分别包含万、万和万个读数的-seq数据集(转录

组的大小估计为基因组大小的因此,它们代表了当

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前生成的测序数据集的典型大小。表显示了使用这三个数据非盟电子邮件列表集比较结点检测器的可以看出,在所有检测器中,ubjunc的外显子-外显子连接检测准确率最高。applice的召回率比ubjunc更高,但准确率明显低于ubjunc。opat的性能比opat稍好,但两者的准确率都最差,并且opat的召回率最差。表使用模拟数据进行外显子-外显子连接检测器在连接检测和读取映射中的性能覆盖范围方法路口结点读取全部阅读时间(分钟)回收率(%)百分

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