Un nuevo algoritmo semi supervisado para la asignación taxonómica de lecturas metagenómicas.
Este algoritmo, llamado SeMeta, agrupa las lecturas metagenómicas por empalme y por cada grupo, asigna una serie de lecturas de referencia, las cuales serán las únicas utilizadas como secuencias problema para llevar a cabo la búsqueda de homólogos en bases de datos. Los hits de cada búsqueda son filtrados por bit-score y por sus frecuencias…
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