最近才注意到Google团队做的这个call variants的工具（已经是前几年的工具了），首次运用了深度学习（中的卷积神经网络）去做variants caller。
其基本流程如下：
前面部分与其他工具相似，但是在CNN训练这里，将比对的信息转为了图片数据，将图片数据作为CNN模型的输入进行分类。
在文章中作者使用的GIAB的数据作验证，在于GATK的比较中，无论是SNP还是indel，都是Deep Variant更优一些。
最近才注意到Google团队做的这个call variants的工具（已经是前几年的工具了），首次运用了深度学习（中的卷积神经网络）去做variants caller。
其基本流程如下：
前面部分与其他工具相似，但是在CNN训练这里，将比对的信息转为了图片数据，将图片数据作为CNN模型的输入进行分类。
在文章中作者使用的GIAB的数据作验证，在于GATK的比较中，无论是SNP还是indel，都是Deep Variant更优一些。
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本文标题：Deep Variant: 利用卷积神经网络call varia
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/iulogktx.html
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