SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/270074"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/270074" > SECAPR-a bioinforma...

  • Andermann, TobiasGothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för biologi och miljövetenskap,Department of Biological and Environmental Sciences (författare)

SECAPR-a bioinformatics pipeline for the rapid and user-friendly processing of targeted enriched Illumina sequences, from raw reads to alignments

  • Artikel/kapitelEngelska2018

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2018-07-13
  • PeerJ,2018

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:gup.ub.gu.se/270074
  • https://gup.ub.gu.se/publication/270074URI
  • https://doi.org/10.7717/peerj.5175DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Evolutionary biology has entered an era of unprecedented amounts of DNA sequence data, as new sequencing technologies such as Massive Parallel Sequencing (MPS) can generate billions of nucleotides within less than a day. The current bottleneck is how to efficiently handle, process, and analyze such large amounts of data in an automated and reproducible way. To tackle these challenges we introduce the Sequence Capture Processor (SECAPR) pipeline for processing raw sequencing data into multiple sequence alignments for downstream phylogenetic and phylogeographic analyses. SECAPR is user-friendly and we provide an exhaustive empirical data tutorial intended for users with no prior experience with analyzing MPS output. SECAPR is particularly useful for the processing of sequence capture (synonyms: target or hybrid enrichment) datasets for non-model organisms, as we demonstrate using an empirical sequence capture dataset of the palm genus Geonoma (Arecaceae). Various quality control and plotting functions help the user to decide on the most suitable settings for even challenging datasets. SECAPR is an easy-to-use, free, and versatile pipeline, aimed to enable efficient and reproducible processing of MPS data for many samples in parallel.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Cano, A. (författare)
  • Zizka, Alexander,1986Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för biologi och miljövetenskap,Department of Biological and Environmental Sciences(Swepub:gu)xzizal (författare)
  • Bacon, Christine D.Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för biologi och miljövetenskap,Department of Biological and Environmental Sciences(Swepub:gu)xbacoc (författare)
  • Antonelli, Alexandre,1978Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för biologi och miljövetenskap,Department of Biological and Environmental Sciences(Swepub:gu)xantal (författare)
  • Göteborgs universitetInstitutionen för biologi och miljövetenskap (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Peerj: PeerJ62167-8359

Internetlänk

Hitta via bibliotek

  • Peerj (Sök värdpublikationen i LIBRIS)

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy