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纳米孔测序是第三代测序技术，具有生成长阅读序列并直接测量DNA/RNA分子的修改，这使其非常适合生物学应用，例如人类端粒对象至tomemere（T2T）基因组组装，Ebola Virus Surveillance和Covid-19 Mrna vaccine vaccine vacine vaccine vacine vaccine vaccine vaccine vacine。但是，纳米孔测序数据分析的各种任务中计算方法的准确性远非令人满意。例如，纳米孔RNA测序的碱基调用精度约为90％，而目标的基础精度约为99.9％。这凸显了机器学习社区的迫切需要。一种阻止机器学习研究人员进入该领域的瓶颈缺乏大型集成基准数据集。为此，我们提出了纳米巴塞利布（Nanobaselib），这是一个综合的多任务台上数据集。它将16个公共数据集与纳米孔数据分析中的四个关键任务进行了超过3000万个读取。为了促进方法开发，我们已经使用统一的工作流进行了预处理所有原始数据，并以统一的格式存储了所有中级结果，分析了针对四个基准测试任务的各种基线方法分析的测试数据集，并开发了一个软件包来轻松访问这些结果。纳米巴斯利布可在https://nanobaselib.github.io上找到。
纳米孔测序的多任务基准数据集
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