机构名称：
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动机：纳米孔测序仪允许通过拒绝单个孔中的其他序列对有趣的核苷酸序列进行靶向测序。此特征通过在硅质中耗尽代表性过多的序列来促进低丰度序列的富集。现有用于自适应采样的工具要么应用信号对准，该工具无法处理人尺寸的参考序列，要么依靠快速的图形绘制单元（GPU）基本呼叫者进行序列空间的读取映射以实时读取拒绝。使用纳米孔长阅读映射工具在映射较短的读取时也不是选择，如在自适应采样应用中通常分析的。结果：在这里，我们提出了一种新方法，用于纳米孔自适应抽样，将快速的CPU和GPU基础调用与基于交织的Bloom过滤器的读取分类结合在一起。读取者通过其高读取的分类敏感性和特殊性的高读数序列来提高低丰度序列的潜在富集，从而超过了现有的工具。它在没有GPU的商品硬件上运行时，它甚至可以删除属于大型参考序列的读物，从而使自适应采样可用于内部研究人员。ReadBouncer还为没有生物信息学背景的最终用户提供了用户友好的接口和安装文件。可用性和实现：CÞ源代码可在https://gitlab.com/dacs-hpi/readbouncer上获得。联系人：jens-uwe.ulrich@hpi.de或bernhard.renard@hpi.de补充信息：补充数据可从Bioineformatics在线获得。
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