The correction parameter optionswer

The correction parameter optionswere set as: ‘‘#bowtie2_options = –end-to-end -a -f -L 15 –mp 1,1 –np 1 –rdg 0, 1 –rfg 0, 1 –score-min L, 0, 0.08
–no-unal; bowtie2_options = –end-to-end -p 32 –very-fast -a -f –mp
1,1 –np 1 –rdg 0,1 –rfg 0,1 –score-min L,0,0.08 –no-unal; rezars3_
options = -i 92 -mr 0 -of sam’’. The error correction process needs large
computer memory especially at the running ‘‘correct_nonredundant.py’’
step. In this step, the PacBio long reads were divided into 32 files and
were then corrected with 1003Illumina Hiseq 2000 short reads. When
running correct_nonredundant.py, we found the peak memory usage of
each file could reach very high levels, whichhindered smooth error correc-tion (Supplemental Table 26andSupplemental Figure 9). The whole
correction process was processed on the High Performance Computing
Linux-Cluster, HPC computer, which consists of 32 HP BL460 blade
servers and 4HP580 serverswith four-way Intel Xeon E7 4870 processors
and 512 GB of RAM each, connecting with a 40 Gbps InfiniBand commu-nications link as the computing network and GbE LAN as the administra-tion network. We evaluated the data quality of corrected and uncorrected
data by FASTQC. After correction, we observed that the per sequence
quality scores and quality scores across all bases were significantly
improved, and the read length also increased (Supplemental
Figures 10–15). We mapped Illumina data onto PacBio data to detect
the Illumina short reads map ratio on PacBio long reads before and after
LSC error correction; the mapping ratio of short reads to PacBio reads
greatly increased after correction (Supplemental Figures 16and17). A
new version of LSC (v1.alpha) has been released and has been reported
to have significantly increased speed and controlled memory
usage (http://www.stanford.edu/kinfai/LSC/LSC_manual.html#aligner),
and the peak memory usage decreases to10 GB regardless of the
data size, which will increase the speed of the error correction process.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Optionswere พารามิเตอร์การแก้ไขการตั้งค่าเป็น: '' #bowtie2_options = – สิ้นสุด-ถึง-จบ--f -L 15 – mp 1.1 – np 1 – เกย์ตรวจจับ 0, 1 – rfg 0 คะแนน 1 – -นาที L, 0, 0.08-ไม่มี-unal bowtie2_options = – ปลาย-ถึง-จบ -p 32 – มาก-รวดเร็ว--f – mp1.1 – np 1 – เกย์ตรวจจับ 0, 1 – rfg 0,1 – คะแนน-นาที L, 0, 0.08 – ไม่มี-unal rezars3_ตัวเลือก = -i นาย 92 - 0 - ของ sam'' กระบวนการแก้ไขข้อผิดพลาดต้องการขนาดใหญ่หน่วยความจำของคอมพิวเตอร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งเวลาทำงาน '' correct_nonredundant.py''ขั้นตอนการ ในขั้นตอนนี้ อ่านยาวของ PacBio ถูกแบ่งออกเป็น 32 แฟ้ม และแล้วถูกแก้ไข ด้วยอ่านสั้น 2000 Hiseq 1003Illumina เมื่อเรียกใช้ correct_nonredundant.py เราพบการใช้หน่วยความจำสูงสุดแต่ละแฟ้มสามารถเข้าถึงระดับสูง whichhindered เรียบพลาดตาทางการค้า (ตารางเพิ่มเติม 26andSupplemental รูปที่ 9) ทั้งหมดกระบวนการแก้ไขการประมวลผลบนระบบคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงลินุกซ์คลัสเตอร์ HPC คอมพิวเตอร์ ซึ่งประกอบด้วยใบมีด BL460 32 HPเซิร์ฟเวอร์และตัวประมวลผล Intel Xeon E7 4870 สี่ทาง serverswith 4HP580และ 512 กิกะไบต์แต่ละ การเชื่อมต่อกับการเชื่อมโยงสารสนเทศ nications Gbps มือส่วน 40 เป็นเครือข่ายคอมพิวเตอร์และฟี LAN เป็นเครือข่ายทางการค้า administra เราประเมินคุณภาพข้อมูลแก้ไข และ uncorrectedข้อมูล โดย FASTQC หลังจากการแก้ไข เราสังเกตที่การต่อลำดับคุณภาพคะแนนและคะแนนคุณภาพทั่วฐานทั้งหมดถูกมากดีขึ้น และความยาวที่อ่านเพิ่มขึ้น (Supplementalตัวเลข 10 – 15) เราแมป Illumina ข้อมูลลงบนข้อมูล PacBio การตรวจสอบการอ่านสั้น Illumina แผนที่อัตราส่วน PacBio ยาวอ่านก่อน และหลังแก้ไขข้อผิดพลาดของ LSC อ่านอัตราส่วนแมปอ่านสั้นการ PacBioเพิ่มขึ้นอย่างมากหลังจากการแก้ไข (เพิ่มเติมตัวเลข 16and17) Aออกรุ่นใหม่ของ LSC (v1.alpha) และมีการรายงานมีความเร็วเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญและควบคุมหน่วยความจำการใช้งาน (http://www.stanford.edu/ kinfai/LSC/LSC_manual.html#aligner),และลดการใช้หน่วยความจำสูงสุดถึง 10 GB-ขนาดของข้อมูล ซึ่งจะเพิ่มความเร็วของกระบวนการแก้ไขข้อผิดพลาด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พารามิเตอร์แก้ไข optionswere ตั้งเป็น: '' # bowtie2_options = -End-to-end -a -f -L 15 -mp 1,1 -np 1 -rdg 0, 1 -rfg 0, 1 -score นาที L, 0 0.08
ไม่มี-Unal; bowtie2_options = -End-to-end-p 32 สนเนี้อได้อย่างรวดเร็ว -a -f -mp
1,1 -np 1 -rdg 0,1 0,1 -rfg -score นาที L, 0,0.08 ไม่มี-Unal ; rezars3_
ตัวเลือก = -i 92 นาย 0 -of แซม '' ขั้นตอนการแก้ไขข้อผิดพลาดที่มีขนาดใหญ่ความต้องการ
หน่วยความจำคอมพิวเตอร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการทำงาน '' correct_nonredundant.py ''
ขั้นตอน ในขั้นตอนนี้ PacBio ยาวอ่านถูกแบ่งออกเป็น 32 ไฟล์และ
ได้รับการแก้ไขแล้วกับ 1003Illumina Hiseq 2000 สั้นอ่าน เมื่อ
ทำงาน correct_nonredundant.py เราพบการใช้งานหน่วยความจำสูงสุดของ
แต่ละไฟล์สามารถเข้าถึงระดับที่สูงมาก, whichhindered เรียบข้อผิดพลาด correc-การ (เพิ่มเติมตาราง 26andSupplemental รูปที่ 9) ทั้ง
ขั้นตอนการแก้ไขประมวลผลในคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง
ลินุกซ์คลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ HPC ซึ่งประกอบด้วย 32 ใบมีด HP BL460
เซิร์ฟเวอร์และ 4HP580 serverswith สี่ทาง Intel Xeon E7 4870 โปรเซสเซอร์
และ 512 GB of RAM แต่ละการเชื่อมต่อกับ 40 Gbps InfiniBand การเชื่อมโยงการสื-nications เป็นเครือข่ายคอมพิวเตอร์และ GbE LAN เป็นเครือข่ายศาสน-การ เราประเมินคุณภาพของข้อมูลที่ได้รับการแก้ไขและแก้ไข
ข้อมูลโดยการ FASTQC หลังการแก้ไขที่เราตั้งข้อสังเกตว่าต่อลำดับ
คะแนนคุณภาพและคะแนนคุณภาพทุกฐานอย่างมีนัยสำคัญ
ที่ดีขึ้นและระยะเวลาในการอ่านเพิ่มขึ้น (เพิ่มเติม
รูปที่ 10-15) เราแมปข้อมูล Illumina บนข้อมูล PacBio ในการตรวจสอบ
Illumina สั้นอ่านอัตราส่วนแผนที่บน PacBio ยาวอ่านก่อนและหลังการ
แก้ไขข้อผิดพลาด LSC; อัตราส่วนการทำแผนที่สั้นอ่านเพื่อ PacBio อ่าน
เพิ่มขึ้นอย่างมากหลังจากการแก้ไข (เพิ่มเติมรูป 16and17)
รุ่นใหม่ของ LSC (v1.alpha) ได้รับการเผยแพร่และได้รับรายงาน
ว่าจะมีความเร็วที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญและหน่วยความจำที่ควบคุม
การใช้งาน (http://www.stanford.edu/?kinfai/LSC/LSC_manual.html#aligner)
และ ใช้หน่วยความจำสูงสุดลดลง 10 GB โดยไม่คำนึงถึง
ขนาดของข้อมูลซึ่งจะเพิ่มความเร็วของกระบวนการการแก้ไขข้อผิดพลาด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การแก้ไขพารามิเตอร์ optionswere ตั้งเป็น : ' ' # bowtie2_options = – end - A - F - 15 ––– rdg NP 1 , 1 , 1 , 0 , rfg 1 – 0 , 1 และ 0 , 0.08 คะแนนมิน Lรวมทั้ง bowtie2_options Unal ; = ) ) - P 32 –รวดเร็วมาก - A - F - ส.1 , 1 ( NP 1 – rdg 0.1 และ 0.1 – rfg คะแนนมิน L ต่างกัน 0.08 –ไม่ rezars3_ Unal ;ตัวเลือก = - 92 - คุณ 0 - แซม ' ' ข้อผิดพลาดการแก้ไขกระบวนการความต้องการขนาดใหญ่คอมพิวเตอร์หน่วยความจำโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่ใช้ ' 'correct_nonredundant . py ' 'ขั้นตอน ในขั้นตอนนี้ pacbio ยาวอ่านแบ่งออกเป็น 32 แฟ้มและแล้วแก้ไขได้ ด้วย 1003illumina hiseq 2000 สั้นคนอ่าน เมื่อวิ่ง correct_nonredundant.py พบยอดการใช้งานหน่วยความจำของแต่ละไฟล์สามารถเข้าถึงระดับที่สูงมาก whichhindered เรียบข้อผิดพลาด correc tion ( โต๊ะเสริม 26andsupplemental รูปที่ 9 ) ทั้งการแก้ไขกระบวนการที่ได้มาประมวลผลในคอมพิวเตอร์สมรรถนะสูงลินุกซ์คลัสเตอร์ HPC คอมพิวเตอร์ซึ่งประกอบด้วย HP bl460 32 ใบเซิร์ฟเวอร์และ 4hp580 serverswith ทางอินเทลซีออน โปรเซสเซอร์ E7 โปรแกรม512 GB และ RAM แต่ละการเชื่อมต่อกับ 40 Gbps กำเนิดกา nications เชื่อมโยงเป็นเครือข่ายทางคอมพิวเตอร์ และเป็นผู้บริหารผ่าน LAN เครือข่าย เราประเมินคุณภาพของการแก้ไขและ uncorrectedข้อมูล fastqc . หลังจากแก้ไข เราสังเกตว่า ต่อลำดับคุณภาพและคะแนนคะแนนคุณภาพทั่วทุกฐาน อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ปรับปรุง และความยาวเพิ่มขึ้น ( อ่านเพิ่มเติมตัวเลข 10 15 – ) เรากำหนดข้อมูลลงข้อมูล Illumina pacbio ตรวจจับที่ Illumina สั้นอ่านแผนที่ต่อ pacbio ยาวอ่าน ก่อนและหลังการแก้ไขข้อผิดพลาด , ; แผนที่อัตราส่วน สั้นๆ อ่านไปอ่าน pacbioเพิ่มขึ้นอย่างมากหลังการเสริมตัวเลข 16and17 ) เป็นเวอร์ชั่นใหม่ของ LSC ( V1 อัลฟา ) ได้รับการเผยแพร่ และมีรายงานได้เพิ่มขึ้นอย่างมากความเร็วและควบคุมหน่วยความจำการใช้ ( http : / / www.stanford . edu / kinfai / , / lsc_manual . html # พันธุ์ )และยอดการใช้หน่วยความจำลดลง to10 GB โดยไม่คำนึงถึงขนาดของข้อมูล ซึ่งจะเพิ่มความเร็วในการแก้ไขข้อผิดพลาดในกระบวนการ