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陈伟  程咏梅  张绍武  潘泉 《软件学报》2014,25(5):929-938
随着二代测序技术的发展,产生了海量16S rRNA基因序列数据.如何有效地挖掘这些数据中隐藏的基因组学信息,是当前研究的热点与难点.序列聚类研究如何将来源于同一物种的序列合并在一起,其构成了物种多样性、结构及功能多样性研究的基础.针对454测序误差的来源特点,提出一种基于邻域种子序列的启发式序列聚类算法(NbHClust).实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性能.与传统启发式序列聚类算法相比,该算法能够降低操作分类单元(operational taxonomy unit,简称OTU)过估计问题,提高聚类精度,有效地进行操作分类单元计算.  相似文献   
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