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动机：基因组数据的准确分类学分配在各种生物数据库中至关重要。近年来提交的基因组迅速增加，确保精确的分类对于维持数据库完整性很重要。标签错误的基因组可能会使研究人员混淆，阻碍分析并产生错误的结果。因此，对于计算有效的工具的迫切需要，可以确保将数据存储到基因组数据库中的准确分类分类。结果：在这里，我们介绍了基于NCBI和GTDB分类法的原核基因组的质量控制和分类分类工具。我们针对NCBI分类学分配了DFAST_QC的表现，显示出与它们的高度一致性。我们的结果表明，DFAST_QC与NCBI分类学分类达到了很高的一致性。可用性和实现：dfast_qc在Python中实现，并且可以作为Web服务（https://dfast.ddbj.nig.ac.ac.jp/dqc）和独立命令行工具提供。源代码可在GPLV3许可证下获得：https：//github.com/nigyta/dfast_qc，并且Conda软件包也可从Bioconda获得。GitHub（https://github.com/mohamed-elmanzalawi/dfast_qc_benchmark）公开可用用于基准测试过程的数据和脚本。联系人：yt@nig.ac.jp补充信息：补充数据可在BioInformatics Online获得。
dfast_qc
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