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同的截止值来删以前一样,ubread继续实现更好的映射精度和更高的映射速度,并且灵敏度成本很小(表)。虽然owtie的召回率相对较好,但在所有比较中我们发现它的准确率最差。表从未过滤的人类基因组生成的映射模拟读取中对齐f子读-f领结世界银行第章诺沃利rt和ason模拟器各生成了万个bp读数,我们的模拟器生成了万个bp读数

f”选项指定删除无信息子读的阈值。例如,“-f”表示参考基因

组中出现次或以上的那些子读被删除。使用我们的模拟数据测量运行时间。马其顿电子邮件列表在新选项卡中打开还可以看出,当使用较高的阈值去除无信息的子读时,子读的准确率较低,但召回率较高。准确度的降低应该是因为使用更高的阈值时保留更多的模糊性。我们更喜欢低阈值(-)以支持映射准确性,尽管用户可以调整它以实现他们想要的准确性和召回率之间的平衡。更重要的是,ubread的速度优势几乎不受阈值选择的影响。接下来,了测量读取对齐置信度的效果。人们发现在下游分析

中很有用,例如基因分型人员已使​​用它们来提高变体

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识别等的性能()。图a和c显示,对于每个比对器,正如预期的非盟电子邮件列表样,使用高映射的读段包含较少的不正确比对。这支持使用作为查找高置信度读取对齐的方法。对于具有高到中的读取,ubread报告比owtie更正确的比对(更高的召回率),低到中等的读取,ovoalign的召回率略好。请注意,绝大多数映射读取都被每个比对器赋予了高。在ason数据集中具有最好的召回率,但在我们的模拟数据集中具有最差的

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