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基于光学图谱的scaffolding算法研究

发布者:文明办发布时间:2020-11-18浏览次数:385


主讲人:潘玮华  中国农科院(深圳)农业基因组研究所研究员


时间:2020年11月21日9:30


地点:腾讯会议 226 264 680


举办单位:数理学院


主讲人介绍:潘玮华,中国农科院(深圳)农业基因组研究所研究员。2019年毕业于美国加州大学(河滨分校),获得计算机科学博士学位和统计学硕士学位。2019-2020年在美国卡内基梅隆大学计算机学院计算生物学系担任Lane  Fellow博士后研究员。主要从事基因组学,尤其是基因组序列分析相关的生物信息算法研究。近年来以第一作者在生物信息学顶级会议RECOMB、ISMB和知名期刊Bioinformatics、Journal of Computational Biology等发表研究论文6篇。长期担任生物信息顶级会议和知名期刊审稿人。


内容介绍:基因组scaffolding是de novo基因组组装的重要步骤。针对BioNano光学图谱数据,我们开发了三种用于基因组scaffolding以及其预处理步骤chimeric  contig纠正、组装结果reconciliation的算法工具OMGS、Chimericognizer和Novo&Stitch。其中,Novo&Stitch是第一种基于光学图谱的组装结果reconciliation算法。OMGS是第一种可以综合利用多条光学图谱信息准确进行scaffolding的算法。而Chimericognizer相比于已有的chimeric contig检测方法显著降低了假阳性。