此软件是读取DNa测序的

拷贝数变异（CNV）在对复杂疾病的敏感性或耐药性研究中发挥了重要作用。 紧急情况下，下一代测序技术有望提高检测CNV以及反转，插入和缺失的灵敏度和准确性。 现有的基于序列的方法主要旨在检测大于1kb的DNA片段的重复或缺失。 然而，通过这些当前方法难以确定某些类别的CNV，包括小插入缺失和大变异。 此外，EWT的准确性和灵敏性也不理想。 为了克服这些限制，我们开发了一种结合滑动窗口和覆盖深度的CNV检测方法，称为滑动窗口CNVer（SWCNVer），该方法基于连续滑动窗口和显着性测试。 SWCN

重症监护病房_微生物组_研究 微生物组分析和相关数据。 此回购包含手稿“表征非常早产儿的细菌肠道微生物组”的补充数据。 这包括： 完整的工作流程，从原始读取到分析。 元数据（已标识）。 元数据摘要。 对于上下文，以下是本研究中使用的方法的摘要。 实验室规程 使用Bioline ISOLATE粪便DNA试剂盒进行DNA提取，并与制造商协商进行修改以优化DNA产量。 这包括增加β-巯基乙醇（从0.5％到1％，以增加DNA溶解度并减少二级结构的形成），增加额外的洗涤步骤（以提高纯度）和减少洗

˚Filtering一个次我在卡内基梅隆大学，2021Spring杰里米·费希尔，西蒙·莱文，希德里德和托马斯·马特森dentifyingň导通^ h OST d NA管道为03-713生物信息学实习 fainhD执行以下操作 过滤RNA-seq数据以去除宿主序列 将未知序列组装到重叠群中 针对已知病毒的BLAST病毒序列 预测病毒序列中的功能性ORF 搜索病毒序列中的结构元素 它需要一个Illumina配对读取的测序文件，并将它们报告到具有以下各列的json-lines文件中： query

崩溃 使用唯一分子标识符（UMI）加速读取的重复数据删除和折叠过程。 UMI是识别由PCR扩增引起的重复DNA / RNA读数的流行方法。 这需要使用相同的UMI折叠重复读段的软件，同时还要考虑测序/ PCR错误。 该工具实现了许多有效的算法，与以前的工具（UMI工具等）相比，UMI重复数据删除的数量级更快。 这是通过使用具有n-gram和BK树的更快的数据结构以及经过精心实施以很好地扩展到更大的数据集和更长的UMI的其他技术来实现的。 UMICollapse的用户报告说，从使用以前的工具运行