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陈卫华+赵兴明等：用于识别和校正宏基因组数据装配错误工具—metaMIC

构建可靠的宏基因组组装基因组（MAGs）对于理解微生物群落、分类注释和代谢过程重建具有重要意义，因此降低数据组装contigs错误率对于后续分析至关重要。近日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院路易斯·佩德罗·科埃略（Luis Pedro Coelho）、赵兴明、华中科技大学陈卫华及团队在Genome Biology发表最新研究，开发了一种基于机器学习，用于全自动识别和纠正宏基因组数据中装配错误的工具metaMIC（https://github.com/ZhaoXM-Lab/metaMIC），通过模拟和真实数据集验证，发现metaMIC的性能良好可为下游分箱提供可靠基础，值得测试。

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