RU2018143972A - Система и способ вторичного анализа данных секвенирования нуклеотидов - Google Patents
Система и способ вторичного анализа данных секвенирования нуклеотидов Download PDFInfo
- Publication number
- RU2018143972A RU2018143972A RU2018143972A RU2018143972A RU2018143972A RU 2018143972 A RU2018143972 A RU 2018143972A RU 2018143972 A RU2018143972 A RU 2018143972A RU 2018143972 A RU2018143972 A RU 2018143972A RU 2018143972 A RU2018143972 A RU 2018143972A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- path
- options
- alignment
- call
- nucleotide subsequence
- Prior art date
Links
- 239000002773 nucleotide Substances 0.000 title claims 25
- 125000003729 nucleotide group Chemical group 0.000 title claims 25
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 title claims 14
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims 13
- 239000002157 polynucleotide Substances 0.000 claims 2
- 102000040430 polynucleotide Human genes 0.000 claims 2
- 108091033319 polynucleotide Proteins 0.000 claims 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims 1
- 238000013442 quality metrics Methods 0.000 claims 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 claims 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B30/00—ICT specially adapted for sequence analysis involving nucleotides or amino acids
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B30/00—ICT specially adapted for sequence analysis involving nucleotides or amino acids
- G16B30/10—Sequence alignment; Homology search
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6869—Methods for sequencing
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
- G16B20/20—Allele or variant detection, e.g. single nucleotide polymorphism [SNP] detection
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B30/00—ICT specially adapted for sequence analysis involving nucleotides or amino acids
- G16B30/20—Sequence assembly
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
- G16B40/30—Unsupervised data analysis
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Biophysics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Zoology (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Immunology (AREA)
- Microbiology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Public Health (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
Claims (44)
1. Система для секвенирования полинуклеотидов:
память, содержащая эталонную нуклеотидную последовательность;
процессор, сконфигурированный для исполнения инструкций для осуществления способа, который включает:
получение первой нуклеотидной подпоследовательности прочтения из системы секвенирования;
обработку первой нуклеотидной подпоследовательности с применением первого пути выравнивания для определения первого множества вероятных местоположений прочтения на эталонной последовательности;
определение того, совпадает ли первая нуклеотидная подпоследовательность с эталонной последовательностью, на основании определенных вероятных местоположений;
получение второй нуклеотидной подпоследовательности из системы секвенирования;
обработку второй нуклеотидной подпоследовательности для определения второго множества вероятных местоположений прочтения, которые выровнены с эталонной последовательностью с применением:
второго пути выравнивания, если прочтение выровнено с эталонной последовательностью, и
первого пути выравнивания в ином случае,
где второй путь выравнивания более эффективен в отношении вычислений, чем первый путь выравнивания, для определения второго множества вероятных местоположений прочтения.
2. Система по п. 1, отличающаяся тем, что вторую нуклеотидную подпоследовательность обрабатывают с применением первого пути выравнивания или второго пути выравнивания на основании метрики качества выравнивания.
3. Система по п. 1, отличающаяся тем, что длина первой нуклеотидной подпоследовательности составляет один или более нуклеотидов.
4. Система по п. 1, отличающаяся тем, что длина второй нуклеотидной подпоследовательности составляет один или более нуклеотидов.
5. Система по п. 1, отличающаяся тем, что второй путь выравнивания более эффективен в отношении вычислений, чем первый путь выравнивания, в том, что касается использования памяти или количества компьютерных операций.
6. Система по п. 1, отличающаяся тем, что процессор дополнительно сконфигурирован для хранения данных, соответствующих по меньшей мере одному из первого множества вероятных местоположений, если первая нуклеотидная подпоследовательность выровнена с эталонной последовательностью.
7. Система по п. 6, отличающаяся тем, что процессор дополнительно сконфигурирован для хранения данных, соответствующих по меньшей мере одному из второго множества вероятных местоположений, если прочтение остается выровненным с эталонной последовательностью.
8. Система по п. 1, отличающаяся тем, что обработка второй нуклеотидной подпоследовательности с применением второго пути выравнивания включает проведение простого выравнивания для определения показателя простого выравнивания.
9. Система по п. 8, отличающаяся тем, что выполнение простого выравнивания включает сравнение второй нуклеотидной подпоследовательности с соответствующими последовательностями второй нуклеотидной подпоследовательности в эталонной последовательности на основе первого множества вероятных положений.
10. Система по п. 8, отличающаяся тем, что обработка второй нуклеотидной подпоследовательности с применением второго пути обработки дополнительно включает определение показателя качества картирования (MapQ) для каждого из второго множества вероятных местоположений прочтения.
11. Система по п. 10, отличающаяся тем, что показатель простого выравнивания включает показатель MapQ.
12. Система по п. 1, отличающаяся тем, что процессор дополнительно сконфигурирован для выполнения вызова вариантов по результату первого или второго пути выравнивания, включающего по меньшей мере одно из первого множества вероятных местоположений или по меньшей мере одно из второго множества вероятных местоположений.
13. Система по п. 12, отличающаяся тем, что выполнение вызова вариантов по результату первого или второго пути выравнивания включает:
выполнение вызова вариантов по результату первого или второго пути выравнивания с применением первого пути вызова вариантов или второго пути вызова вариантов, при этом второй путь вызова вариантов более эффективен в отношении вычислений, чем первый путь вызова вариантов в том, что касается вызова вариантов второй подпоследовательности.
14. Система по п. 12, отличающаяся тем, что вызов вариантов проводят с применением результатов первого или второго пути выравнивания на основе метрики вызова вариантов.
15. Система по п. 14, отличающаяся тем, что метрику вызова вариантов определяют на основании ряда различных типов оснований, вызванных в положении эталонной последовательности.
16. Система по п. 1, отличающаяся тем, что обработку первой нуклеотидной подпоследовательности завершают до того, как система секвенирования определяет вторую нуклеотидную подпоследовательность во время цикла секвенирования.
17. Система по п. 1, отличающаяся тем, что в системе секвенирования для определения первой подпоследовательности применяют способ секвенирования путем синтеза.
18. Способ секвенирования полинуклеотидов, включающий:
получение первой нуклеотидной подпоследовательности прочтения из системы секвенирования во время цикла секвенирования; а также
проведение вторичного анализа первой нуклеотидной подпоследовательности прочтения на основе эталонной последовательности с применением первого пути анализа или второго пути анализа, где второй путь анализа является более эффективным в отношении вычисления, чем первый путь обработки, при проведении вторичного анализа.
19. Способ по п. 18, отличающийся тем, что проведение вторичного анализа включает обработку первой нуклеотидной подпоследовательности для определения первого множества возможных местоположений прочтения, которые выровнены с эталонной последовательностью, с применением:
первого пути выравнивания, если прочтение не выровнено с эталонной последовательностью на предыдущей итерации,
второго пути выравнивания в противном случае,
при этом второй путь выравнивания более эффективен в отношении вычислений, чем первый путь выравнивания, при определении первого множества вероятных местоположений прочтения.
20. Способ по п. 19, отличающийся тем, что обработка второй нуклеотидной подпоследовательности с применением второго пути выравнивания включает проведение простого выравнивания для определения показателя простого выравнивания.
21. Способ по п. 19, отличающийся тем, что результаты вторичного анализа включают результат первого пути выравнивания, результат второго пути выравнивания или любую их комбинацию.
22. Способ по п. 18, отличающийся тем, что проведение вторичного анализа включает выполнение вызова вариантов первой нуклеотидной подпоследовательности, включая:
выполнение вызова вариантов по результату первого или второго пути выравнивания с применением первого пути вызова вариантов или второго пути вызова вариантов, при этом второй путь вызова вариантов более эффективен в отношении вычислений, чем первый путь вызова вариантов в том, что касается вызова вариантов первой подпоследовательности.
23. Способ по п. 22, отличающийся тем, что результаты вторичного анализа включают результат первого пути вызова вариантов, результат второго пути вызова вариантов или любую их комбинацию.
24. Способ по п. 18, дополнительно включающий обеспечение пользователя результатами вторичного анализа во время цикла секвенирования.
25. Способ по п. 24, отличающийся тем, что результаты вторичного анализа предоставляют пользователю через фиксированные интервалы.
26. Способ по п. 24, отличающийся тем, что результаты вторичного анализа предоставляют пользователю по требованию пользователя.
27. Способ по п. 18, отличающийся тем, что проведение вторичного анализа включает проведение вторичного анализа первой нуклеотидной подпоследовательности прочтения на основе результатов предыдущего интервала секвенирования в цикле секвенирования.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201662405824P | 2016-10-07 | 2016-10-07 | |
| US62/405,824 | 2016-10-07 | ||
| PCT/US2017/055653 WO2018068014A1 (en) | 2016-10-07 | 2017-10-06 | System and method for secondary analysis of nucleotide sequencing data |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2018143972A3 RU2018143972A3 (ru) | 2020-06-15 |
| RU2018143972A true RU2018143972A (ru) | 2020-06-15 |
| RU2741807C2 RU2741807C2 (ru) | 2021-01-28 |
Family
ID=60480359
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018143972A RU2741807C2 (ru) | 2016-10-07 | 2017-10-06 | Система и способ вторичного анализа данных секвенирования нуклеотидов |
Country Status (15)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US11646102B2 (ru) |
| EP (1) | EP3458993A1 (ru) |
| JP (3) | JP6898441B2 (ru) |
| KR (3) | KR102694651B1 (ru) |
| CN (2) | CN109416927B (ru) |
| AU (3) | AU2017341069A1 (ru) |
| BR (1) | BR122023004154A2 (ru) |
| CA (1) | CA3027179C (ru) |
| IL (2) | IL263512B2 (ru) |
| MX (2) | MX2018015412A (ru) |
| MY (1) | MY193917A (ru) |
| RU (1) | RU2741807C2 (ru) |
| SG (2) | SG11201810924WA (ru) |
| WO (1) | WO2018068014A1 (ru) |
| ZA (2) | ZA201808277B (ru) |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9476095B2 (en) | 2011-04-15 | 2016-10-25 | The Johns Hopkins University | Safe sequencing system |
| EP3447495B2 (en) | 2012-10-29 | 2024-03-13 | The Johns Hopkins University | Papanicolaou test for ovarian and endometrial cancers |
| WO2017027653A1 (en) | 2015-08-11 | 2017-02-16 | The Johns Hopkins University | Assaying ovarian cyst fluid |
| US20200087723A1 (en) * | 2016-12-15 | 2020-03-19 | Illumina, Inc. | Methods and systems for determining paralogs |
| CA3072195A1 (en) | 2017-08-07 | 2019-04-04 | The Johns Hopkins University | Methods and materials for assessing and treating cancer |
| US11210554B2 (en) | 2019-03-21 | 2021-12-28 | Illumina, Inc. | Artificial intelligence-based generation of sequencing metadata |
| EP3807887B1 (en) | 2019-05-24 | 2024-06-26 | Illumina, Inc. | Flexible seed extension for hash table genomic mapping |
| KR102292599B1 (ko) * | 2019-11-06 | 2021-08-23 | 주식회사 뷰웍스 | 광학 분석 장치 및 광학 분석 방법 |
| CA3167358A1 (en) * | 2020-03-11 | 2021-09-16 | Michael J. Carney | Incremental secondary analysis of nucleic acid sequences |
| CN113436683B (zh) * | 2020-03-23 | 2024-08-16 | 北京合生基因科技有限公司 | 筛选候选插入片段的方法和系统 |
| AU2022202798A1 (en) * | 2021-05-26 | 2022-12-15 | Genieus Genomics Pty Ltd | Processing sequencing data relating to amyotrophic lateral sclerosis |
| CN113299344A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-08-24 | 深圳华大医学检验实验室 | 基因测序分析方法、装置、存储介质和计算机设备 |
| WO2024081805A1 (en) * | 2022-10-13 | 2024-04-18 | Element Biosciences, Inc. | Separating sequencing data in parallel with a sequencing run in next generation sequencing data analysis |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CA2357263A1 (en) | 2001-09-07 | 2003-03-07 | Bioinformatics Solutions Inc. | New methods for faster and more sensitive homology search in dna sequences |
| US7575865B2 (en) * | 2003-01-29 | 2009-08-18 | 454 Life Sciences Corporation | Methods of amplifying and sequencing nucleic acids |
| CN101137991A (zh) * | 2005-02-11 | 2008-03-05 | 智明基因有限责任公司 | 验证dna测序数据的计算机实施的方法和基于计算机的系统 |
| WO2011137368A2 (en) * | 2010-04-30 | 2011-11-03 | Life Technologies Corporation | Systems and methods for analyzing nucleic acid sequences |
| US20120203792A1 (en) | 2011-02-01 | 2012-08-09 | Life Technologies Corporation | Systems and methods for mapping sequence reads |
| CA2850785C (en) * | 2011-10-06 | 2022-12-13 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
| US10424394B2 (en) * | 2011-10-06 | 2019-09-24 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
| KR101394339B1 (ko) * | 2012-03-06 | 2014-05-13 | 삼성에스디에스 주식회사 | 시드의 길이를 고려한 염기 서열 처리 시스템 및 방법 |
| US10504613B2 (en) * | 2012-12-20 | 2019-12-10 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
| KR101481457B1 (ko) * | 2012-10-29 | 2015-01-12 | 삼성에스디에스 주식회사 | 리드 전체를 고려한 염기 서열 정렬 시스템 및 방법 |
| US20140238250A1 (en) * | 2013-02-28 | 2014-08-28 | Wki Holding Company, Inc. | Microwavable Heating Element and Composition |
| US20160034638A1 (en) * | 2013-03-14 | 2016-02-04 | University Of Rochester | System and Method for Detecting Population Variation from Nucleic Acid Sequencing Data |
| US10191929B2 (en) | 2013-05-29 | 2019-01-29 | Noblis, Inc. | Systems and methods for SNP analysis and genome sequencing |
| RU2539038C1 (ru) * | 2013-11-02 | 2015-01-10 | Общество с ограниченной ответственностью "Гамма" | Способ секвенирования днк и устройство для его осуществления (варианты) |
| CN104462211B (zh) * | 2014-11-04 | 2018-01-02 | 北京诺禾致源科技股份有限公司 | 重测序数据的处理方法和处理装置 |
-
2017
- 2017-10-06 CA CA3027179A patent/CA3027179C/en active Active
- 2017-10-06 JP JP2019519631A patent/JP6898441B2/ja active Active
- 2017-10-06 WO PCT/US2017/055653 patent/WO2018068014A1/en active Application Filing
- 2017-10-06 IL IL263512A patent/IL263512B2/en unknown
- 2017-10-06 KR KR1020237010257A patent/KR102694651B1/ko active IP Right Grant
- 2017-10-06 IL IL300135A patent/IL300135B2/en unknown
- 2017-10-06 CN CN201780040788.0A patent/CN109416927B/zh active Active
- 2017-10-06 MX MX2018015412A patent/MX2018015412A/es unknown
- 2017-10-06 KR KR1020227011278A patent/KR102515638B1/ko active IP Right Grant
- 2017-10-06 SG SG11201810924WA patent/SG11201810924WA/en unknown
- 2017-10-06 SG SG10201911912XA patent/SG10201911912XA/en unknown
- 2017-10-06 RU RU2018143972A patent/RU2741807C2/ru active
- 2017-10-06 US US16/311,141 patent/US11646102B2/en active Active
- 2017-10-06 CN CN202211557451.6A patent/CN115810396A/zh active Pending
- 2017-10-06 BR BR122023004154-2A patent/BR122023004154A2/pt unknown
- 2017-10-06 EP EP17804976.3A patent/EP3458993A1/en active Pending
- 2017-10-06 KR KR1020187038172A patent/KR102384832B1/ko active IP Right Grant
- 2017-10-06 MY MYPI2018002632A patent/MY193917A/en unknown
- 2017-10-06 AU AU2017341069A patent/AU2017341069A1/en not_active Abandoned
-
2018
- 2018-12-07 ZA ZA2018/08277A patent/ZA201808277B/en unknown
- 2018-12-11 MX MX2022011757A patent/MX2022011757A/es unknown
-
2020
- 2020-05-27 JP JP2020091991A patent/JP7051937B2/ja active Active
- 2020-07-22 AU AU2020207826A patent/AU2020207826B2/en active Active
-
2021
- 2021-03-15 ZA ZA2021/01720A patent/ZA202101720B/en unknown
- 2021-12-01 AU AU2021277671A patent/AU2021277671B2/en active Active
-
2022
- 2022-02-22 JP JP2022025557A patent/JP7387777B2/ja active Active
-
2023
- 2023-04-13 US US18/300,343 patent/US20230410945A1/en active Pending
Also Published As
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2018143972A (ru) | Система и способ вторичного анализа данных секвенирования нуклеотидов | |
| Hu et al. | NextPolish: a fast and efficient genome polishing tool for long-read assembly | |
| MX2024000152A (es) | Correccion de fase. | |
| CN108985008B (zh) | 一种快速比对基因数据的方法和比对系统 | |
| JP2020506489A5 (ru) | ||
| JP2020144936A5 (ru) | ||
| CN106022002B (zh) | 一种基于三代PacBio测序数据的补洞方法 | |
| JP6851460B2 (ja) | 最適解判定方法、最適解判定プログラム、非一時的記録媒体及び最適解判定装置 | |
| US9329974B2 (en) | Technologies for determining binary loop trip count using dynamic binary instrumentation | |
| US20190156916A1 (en) | Data Processing Method and Apparatus, and Computing Node | |
| JP2021157809A (ja) | 非コード−コード遺伝子共発現ネットワークを生成する方法及びシステム | |
| US20200234795A1 (en) | Pruning Pair-HMM Algorithm And Hardware Architecture | |
| JP4873486B2 (ja) | 核酸配列の二次構造を予測する方法、核酸配列の二次構造の予測装置及び核酸配列の二次構造の予測プログラム | |
| US20140379271A1 (en) | System and method for aligning genome sequence | |
| US9348968B2 (en) | System and method for processing genome sequence in consideration of seed length | |
| Ecker et al. | A machine-learning-based alternative to phylogenetic bootstrap | |
| ES2890985T3 (es) | Procesamiento de secuencia de llamada de función | |
| KR20170074418A (ko) | 서열의 유사도 측정을 위한 k-mer 변환 장치 및 방법 | |
| CN107733435B (zh) | 信号处理方法、装置、存储介质和处理器 | |
| CN110648718B (zh) | 变异检测方法及装置、存储介质及电子设备 | |
| CN114708906B (zh) | 用于预测体细胞变异真假的方法、电子设备和存储介质 | |
| Hwang et al. | The identification of positive clones in a general inhibitor model | |
| US20140121992A1 (en) | System and method for aligning genome sequence | |
| Aguilar et al. | Improving spliced alignment for identification of ortholog groups and multiple CDS alignment | |
| Adetunji et al. | Variant Analysis Pipeline for Accurate Detection of Genomic Variants from Transcriptome Sequencing Data: SNP Calling from RNA-seq Data in Non-Human Models |