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度相比,内存的使用并不重要,映射速度很重要。日益成为读取映射的瓶颈。我们的种子和投票范例使用的主要评分方案是投票数。选择获得最高票数的映射位置进行读取。保证在达到最大可能投票数时找到最佳映射位置。然而,测量该方案与其他评分方案(例如编辑距离等)的相关性会很有趣。我们使用模拟数据来测量这一点。正如预期的那样,投票数与编辑距离成反比,即投票数大对应编辑距离小,反之亦然(补充图)。ubread种子和投票策略的一个关键优势是,它可以扩展以映射更长的读取,而计算时间的增加可以忽略不计。读过论坛bp已经可用

 不遥远 们相信,即使对于较长的读取,种子和投票将继续使用个提取的子读

取产生良好的映射结果,因为个碱基应该足以确定每个读取的正确位置。这意味着对于很长的读取来说,局部对齐实际上可以与较短的读取一样快地卢森堡电子邮件列表实现。填充步骤所花费的时间将会增加,但不足以对所花费的总时间产生重大影响。相比之下,其他现有对准器的运行时速增加。ubread的速度

已经比其他对齐器快-bp,并且随着读长度的增加,这种优

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势应该变得更加明显。本文中的模拟证实ubr非盟电子邮件列表准确性优势,并且速度更快,达到bp。当长读基准数据集可用时,应该进行更全面的评估。所提出的读取映射范式的成功及其潜在的高可扩展性使其成为通用序列搜索的有前途的新工具,即从具有高整体相似性的序列集合(通常存储在数据库中)中查找序列与查询序列共享公共子序列。在一般生物序列搜索中,查询序列可以是数十或数千个碱基长。last(基本局部对齐搜索工具)是此类序列搜索

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