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Modeling sequencing errors by combining Hidden Markov models

URN zum Zitieren dieses Dokuments:
urn:nbn:de:bvb:355-epub-329497
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
10.5283/epub.32949
Lottaz, Claudio ; Iseli, Christian ; Jongeneel, C. Victor ; Bucher, Philipp
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PDF - Veröffentlichte Version
(208kB)
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 02 Dez 2015 10:12


Zusammenfassung

Among the largest resources for biological sequence data is the large amount of expressed sequence tags (ESTs) available in public and proprietary databases. ESTs provide information on transcripts but for technical reasons they often contain sequencing errors. Therefore, when analyzing EST sequences computationally, such errors must be taken into account. Earlier attempts to model error prone ...

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