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深度测序数据表现和交换的全能格式及其编辑工具

中文摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 序言第8-11页
    1.1 下一代测序技术的背景介绍第8-9页
    1.2 本课题的研究目的和意义第9-10页
    1.3 国内外的研究现状第10-11页
第二章 现有的下一代测序相关数据格式及转换方法第11-28页
    2.1 引言第11页
    2.2 现有的下一代测序相关数据格式第11-22页
        2.2.1 序列质量分数相关格式第12-15页
        2.2.2 序列比对相关格式第15-17页
        2.2.3 序列组装相关格式第17-18页
        2.2.4 突变相关格式第18-19页
        2.2.5 序列注释及可视化相关格式第19-22页
    2.3 数据格式转换软件 NGS-FC第22-26页
        2.3.1 NGS-FC 软件概况第22页
        2.3.2 NGS-FC 功能第22-26页
        2.3.3 NGS-FC 源代码说明第26页
    2.4 转换工具比较第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 基于下一代测序数据表现和交换的全能格式及转换工具第28-47页
    3.1 引言第28页
    3.2 整合方法和模型框架第28-38页
        3.2.1 数据模型框架第28-30页
        3.2.2 格式内容第30-37页
        3.2.3 格式特点第37-38页
    3.3 数据格式比较和性能测试第38-41页
    3.4 转换工具 NGSMLEditor第41-46页
        3.4.1 NGSMLEditor 软件概况第41-43页
        3.4.2 NGSMLEditor 功能第43-45页
        3.4.3 NGSMLEditor 源代码说明第45-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第四章 POMA 流程的自动化实现及 NGSML 的应用第47-58页
    4.1 引言第47页
    4.2 POMA 流程简介第47-49页
    4.3 小 RNA 预测软件 POMA第49-55页
        4.3.1 POMA 软件概况第49-50页
        4.3.2 POMA 功能第50-55页
        4.3.3 POMA 源代码说明第55页
    4.4 NGSML 在 POMA 中的应用第55-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第五章 结论与展望第58-60页
    5.1 结论第58页
    5.2 进一步工作展望第58-60页
参考文献第60-64页
附录一第64-74页
致谢第74-75页

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