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【24h】

Achieving Accurate and Fast Base-calling by a Block Model of the Illumina Sequencing Data

机译：通过Illumina测序数据的模块模型实现准确快速的碱基检出

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Base-calling accuracy is crucial for high-throughput DNA sequencing and we considered the de-convolution of the intensity data of Illumina systems. While the phasing and color crosstalk are considered with fixed parameters in existing base-calling softwares, we found that these processes are not constant in different part of the data. We thus model and deal with the data in blocks, and by this approach we improve the base calling accuracy as well as reduce the model complexity. A block method based on a linear statistical model is then developed, which balances the accuracy against the computational speed. The performances under different blocking conditions are also analyzed.
机译：碱基检出的准确性对于高通量DNA测序至关重要，我们考虑了Illumina系统强度数据的反卷积。虽然在现有的基础调用软件中使用固定的参数来考虑定相和颜色串扰，但我们发现这些过程在数据的不同部分不是恒定的。因此，我们以块为单位对数据进行建模和处理，并且通过这种方法，我们提高了基本调用的准确性，并降低了模型的复杂性。然后，开发了一种基于线性统计模型的分块方法，该方法在精度与计算速度之间取得了平衡。还分析了在不同阻塞条件下的性能。

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