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在这项研究中，我们对十项可公开可用的基准测试进行了全面的荟萃分析，该测试评估了使用RNA-SEQ数据评估基因融合检测工具的性能。我们的分析集中在关键性能指标上，包括灵敏度，精度和F1分数。我们评估了工具在不同数据集中的性能。我们检查了数据集特征的影响，例如样本类型（真实或模拟）和读取长度，以及结果对结果的其他样本和测序参数。除了评估绩效外，我们还分析了基准测试的组织和设计，突出了诸如数据集的清晰描述，详细的仪器参数和透明方法。但是，我们还确定了常见的陷阱，包括不足的可重复性信息，数据集的多样性和缺乏广泛接受的黄金标准数据集。这些限制使得很难始终如一地评估工具并跨基准进行比较。通过综合这些发现，我们为未来的基准项目提出了建议，强调了标准化的需求，提高透明度和健壮真理集的发展。本研究旨在帮助社区创建更可靠和可重复的基准测试，最终加速了用于临床和研究应用的基因融合检测工具的开发和评估。
质膜修复需要Septin细胞骨架
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