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不能有效地有效地处理重复的序列

发布时间:2021-06-14 20:29

  响应转录组数据分析中的编码基因鉴定的问题, 研究人员提出了一种基于消除密码子地图的GAP-CDG算法。与其他方法相比,由INGAP-CDG构建的编码基因序列更长, 较低的冗余和高特异性。此外,这些工具需要对同源基因或参考基因组织的太多依赖性,它没有有效地应用非模式物种转录数据的基因鉴定。所以, 基因鉴定将在此基础上导致大量的高冗余和碎片基因序列。

。数据通过使用公共数据库中的模拟数据集和实际转录组,它们系统地评估长度, 灵敏度, 冗余, 预测基因的错误率和杂种。所以,迫切需要开发一种基于转录组数据重建编码基因的新算法。这种方法不依赖于参考基因组,直接基因鉴定来自未透过的转录测序数据。其中一个工具是装配软件对排序错误非常敏感。面对副本的副本,科学家的主要任务是获得其编码的遗传信息。  最近的,赵芳庆的北京生物科学研究机构计算了细胞实验室研究员, 中国科学院研究了一种基于密码子残留的新算法。本研究为基因鉴定提供了新的思路和方法。此外, 后续系统开发和功能基因组学具有重要的应用价值。使用非剪切政策直接识别和重建转录组测序数据的编码基因。解决编码低效率和不完整识别基因的问题,该方法具有广泛的应用前景,用于非中性生物的进化基因组基因组界限。不能有效地有效地处理重复的序列。

常规基因识别工具主要基于基于RNA-SEQ组装软件的基因识别的转录。

  高性能计算技术和高通量排序技术的快速发展促进了许多基因组测序项目。

从而获得大量的生物管理数据。


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