SequencErr: measuring and suppressing sequencer errors in next-generation sequencing data

Background There is currently no method to precisely measure the errors that occur in the sequencing instrument/sequencer, which is critical for next-generation sequencing applications aimed at discovering the genetic makeup of heterogeneous cellular populations. Results We propose a novel computati...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Genome Biology Ročník 22; číslo 1; s. 37
Hlavní autoři: Davis, Eric M., Sun, Yu, Liu, Yanling, Kolekar, Pandurang, Shao, Ying, Szlachta, Karol, Mulder, Heather L., Ren, Dongren, Rice, Stephen V., Wang, Zhaoming, Nakitandwe, Joy, Gout, Alexander M., Shaner, Bridget, Hall, Salina, Robison, Leslie L., Pounds, Stanley, Klco, Jeffery M., Easton, John, Ma, Xiaotu
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: London BioMed Central 25.01.2021
Springer Nature B.V
BMC
Témata:
ISSN:1474-760X, 1474-7596, 1474-760X
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!
Nejprve se musíte přihlásit.