跳到主要内容

WABI2019论文精选

新增内容项编辑:Katharina Huber和Dan Gusfield

《分子生物学算法》很荣幸地发表2019年wabi2019的扩展文集。的会议的范围是:

“所有关于生物信息学、计算生物学和系统生物学的算法研究。重点是解决分子生物学中重要问题的离散算法和机器学习方法，这些方法建立在健全的模型上，计算效率高，并且已经在模拟和真实数据集上实现和测试。我们的目标是展示最近的研究成果，包括重要的正在进行的工作，并确定和探索未来的研究方向。”

这篇文章的集合不是赞助的，文章都经过了杂志标准的同行评审过程。客座编辑声明没有利益冲突。

查看发布的所有集合分子生物学算法．

  2. 大多数现代的种子-扩展NGS读映射器使用一种需要提取的播种方案t的编辑距离阈值下的所有有效映射t．作为tg……

    作者: 辛鸿毅，邵明福，卡尔·金斯福德
    引用: 分子生物学算法202015：10
    内容类型:研究 发表于:

  5. 最近大规模的群落测序工作可以以前所未有的详细程度识别显示自然选择特征的基因组区域。传统的识别方法

    作者: 雅诺·阿兰科，秀奥·班奈，巴斯蒂安·卡佐，皮埃尔·彼得隆戈和延斯·斯托耶
    引用: 分子生物学算法202015：2
    内容类型:研究 发表于:

  6. 估计的基因树通常是不准确的，因为在单基因比对中系统发育信号不足，以及其他原因。基因树校正旨在提高估计基因树的准确性。

    作者: Sarah Christensen, Erin K. Molloy, Pranjal Vachaspati, Ananya Yammanuru和Tandy Warnow
    引用: 分子生物学算法202015：1
    内容类型:研究 发表于:
Baidu
map