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高通量DNA测序技术的进步已彻底改变了基因组学，从而提供了前所未有的遗传信息的访问。但是，大量基因组数据集的快速积累在高效和准确的数据分析方面构成了重大挑战。本文提出了一种新颖的方法，将机器学习技术整合到DNA测序过程中以应对这些挑战。这项研究的主要目标是通过应用机器学习算法来提高DNA测序的准确性，速度和成本效益。所提出的框架包括测序管道的多个阶段，包括基本调用，错误校正和变体调用。机器学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和复发性神经网络（RNN），用于分析基因组数据中的复杂模式，并提高测序结果的整体可靠性。DNA测序的领域与未经前期的融合技术的进步，具有跨性别的融合，这些杂物的纳入式融合了概念的融合，该领域的纳入了跨性别的融合。 代码。然而，基因组数据的无情增长需要创新的方法来提高测序过程的准确性和效率。
使用机器学习算法的DNA测序-IJRPR
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