【文件属性】：
文件名称：matlab匹配滤波代码-DETEQT:诊断靶向测序裁决
文件大小：18.58MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-24 02:03:21
系统开源
matlab匹配滤波代码DETEQT-诊断性序列排序裁定
分析设计评估的管道。
该工具的设计足够坚固，可以处理各种分析设计。
因此，没有做出输入读取的主要假设，只是它们代表了来自多重靶向扩增React的扩增子，并且在测定中参考仅由靶区域组成。
想法是调查读物并描述每个参考序列或靶标是否存在。
这意味着我们仅处理将映射到参考的读段，并忽略了那些不假设如果目标被扩增就会清晰显示的读段。
由于样品流失（低多样性，条形码或引起的流通池过饱和）和低丰度的批次间污染，这些检测的假阳性是主要问题。
该概念是通过将4个映射指标减少为单个计算值，将其与映射深度进行比较，并应用阈值来区分阳性，阴性和不确定结果，从而提供对到参考的读取的整体质量的估计。
使用的度量标准是（每个样本，每个参考）平均基本质量，平均映射质量，线性覆盖范围和同一性。
线性覆盖率和同一性由0到1的范围表示，因此要缩放平均质量，我们将平均基本质量除以Illumina系统的期望值37，将平均映射质量除以BWA的期望值60。
除基本质量外，所有测量值都在0-1范围内，基本质量会自动降低为1（如果该值较高）。
因此，公式为：
质量计算=线性覆
【文件预览】：
DETEQT-master
----LICENSE(2KB)
----ShinyApp()
--------DETEQT_02222017.mapping_stats.txt(513KB)
--------app.R(10KB)
----Docker()
--------Dockerfile(978B)
--------start.sh(135B)
----DETEQT_plot.R(8KB)
----README.md(19KB)
----DETEQT(19KB)
----get_stats_from_sort_bam.pl(16KB)
----INSTALL.sh(10KB)
----test()
--------IPC100fg_S56_L001_R2_001.fastq.gz(7.55MB)
--------sample_test.txt(394B)
--------IPC100fg_S56_L001_R1_001.fastq.gz(7.02MB)
--------Serum_S49_L001_R1_001.fastq.gz(289KB)
--------targeted_reference.fa(11KB)
--------NTC_S62_L001_R1_001.fastq.gz(1.13MB)
--------S2-10K_S27_L001_R2_001.fastq.gz(173KB)
--------runTest.sh(693B)
--------Serum_S49_L001_R2_001.fastq.gz(307KB)
--------S1-10K_S13_L001_R2_001.fastq.gz(286KB)
--------S1-10K_S13_L001_R1_001.fastq.gz(273KB)
--------report.txt(660B)
--------NTC_S62_L001_R2_001.fastq.gz(1.26MB)
--------S2-10K_S27_L001_R1_001.fastq.gz(160KB)