taiyaki:牛津纳米Kong读物的碱基检出训练模型

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文件名称：taiyaki:牛津纳米Kong读物的碱基检出训练模型
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更新时间：2021-05-14 12:50:38
machine-learning nanopore-sequencing Python y烧 Taiyaki是用于牛津纳米Kong读物碱基识别的训练模型的研究软件。 牛津纳米Kong的设备可测量离子通过纳米Kong的流量，并检测分子通过Kong隙时流量的变化。 这些信号可能非常复杂，并表现出长期依赖性，就像口头或书面语言一样。 Taiyaki可使用受最新语言处理启发的技术来训练神经网络，以理解来自纳米Kong设备的复杂信号。 鲷用于训练用于basecall DNA的模型和RNA在牛津纳米Kong的顾比basecaller和修饰的碱基检测与发现。 这包括触发器模型，该触发器模型是使用受连接主义时间分类法启发的技术进行训练的（Graves等，2006）。 主要特点： 通过将信号重新映射到参考序列来准备用于培训基础呼叫者的数据 训练神经网络以进行触发器基础呼叫和花粉预测 导出basecaller模型以用于Guppy和Megalodon Taiyaki建立在pytorch之