Mauve assembly metrics.
Mauve assembly metrics.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btr451
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发表时间：
2011-10-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Facciotti MT
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Darling AE;Tritt A;Eisen JA;Facciotti MT
摘要：高通量DNA测序技术刺激了许多基因组组装新方法的发展。除了少数例外，这些算法都是启发式的，需要用户手动设置一个或多个参数。参数调整的一种方法包括从具有可用的高质量参考基因组的生物体中组装数据，并使用一些度量来测量组装精度。我们开发了一个系统，在几个评分指标下测量装配质量，并在各种装配器、序列数据类型和参数选择之间比较装配质量。当与训练数据（如来自同一生物体的高质量参考基因组和序列读数）结合使用时，我们的程序可用于手动确定相关生物体从头测序的最佳测序和组装策略。可用性：GPL源代码和使用教程在http://ngopt.googlecode.com联系方式：aarondarling@ucdavis.edu补充信息：补充数据可在Bioinformatics在线获得。
Summary: High-throughput DNA sequencing technologies have spurred the development of numerous novel methods for genome assembly. With few exceptions, these algorithms are heuristic and require one or more parameters to be manually set by the user. One approach to parameter tuning involves assembling data from an organism with an available high-quality reference genome, and measuring assembly accuracy using some metrics. We developed a system to measure assembly quality under several scoring metrics, and to compare assembly quality across a variety of assemblers, sequence data types, and parameter choices. When used in conjunction with training data such as a high-quality reference genome and sequence reads from the same organism, our program can be used to manually identify an optimal sequencing and assembly strategy for de novo sequencing of related organisms. Availability: GPL source code and a usage tutorial is at http://ngopt.googlecode.com Contact: aarondarling@ucdavis.edu Supplementary information: Supplementary data is available at Bioinformatics online.
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影响因子：
12.3
作者：
Phillippy AM;Schatz MC;Pop M
通讯作者：
Pop M
DOI：
10.1093/bioinformatics/btp356
发表时间：
2009-08-15
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Rissman AI;Mau B;Biehl BS;Darling AE;Glasner JD;Perna NT
通讯作者：
Perna NT
影响因子：
3.7
作者：
Darling AE;Mau B;Perna NT
通讯作者：
Perna NT
影响因子：
7
作者：
Darling, ACE;Mau, B;Perna, NT
通讯作者：
Perna, NT
影响因子：
14.9
作者：
Altschul, SF;Madden, TL;Lipman, DJ
通讯作者：
Lipman, DJ