ryamada22 https://blog.hatena.ne.jp/ryamada22/ ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ https://ryamada22.hatenablog.jp/ ぱらぱらめくるシリーズ Deep Sequencing 次世代シークエンサー どうして難しいか ゲノム上に似た配列が山ほどある 読まれたリードにエラーがある カバレージが不均一 PCR増幅の影響 データ量が莫大 明るい側面 Paired-end(で情報量が多い)と楽 De novo assemblyのツール Edena,CABOG,De Bruijn graph,SOAPdenovo,MetaVelvet,Strig graph,SGA 使われるアルゴリズム・理論 いわゆるグラフ理論に基づくアセンブリ グラフ上のパス探索問題にして解く OLC(Overlap-layout-consensus) graph/String graphに基づくアセンブリ リードをノードに、オ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fryamada22.hatenablog.jp%2Fentry%2F20140118%2F1389930977" title="5. Deep Sequenceデータのアセンブル・アルゴリズム。基礎と気をつけるべきこと：ぱらぱらめくる『Deep Sequencing Data Analysis』 - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2014-01-18 12:56:17 rich https://ryamada22.hatenablog.jp/entry/20140118/1389930977 1.0 100%