以下是几种常见的PacBio长读纠错算法分类

 

PacBio长读纠错算法可以根据不同的方法和策略进行分类。根据已有研究文献的描述，以下是几种常见的PacBio长读纠错算法分类：

1. 基于短读段的纠错算法：这类算法将同物种的短读段比对到长读段上，并利用能够比对上的、且错误率低的短读段来进行错误纠正[5]。

2. 基于短读段组装的纠错算法：这类算法将长读段比对到同物种的短读段组装后的德布鲁因图上，以此进行错误纠正[5]。

3. 只基于长读段的纠错算法：这类算法采用的策略各不相同，如将长读段比对到由这些长读段自己构建的德布鲁因图上，通过一些策略纠错，或通过寻找长读段的多个比对结果来纠错[5]。

此外，还有一些特定的PacBio长读纠错算法，例如Nanocorr、Na S和Mi RCA混合纠错算法[8]。这些算法分别利用短读序比对、招募和拼接的方法来进行纠错。

综上所述，PacBio长读纠错算法可以根据不同的方法和策略进行分类，包括基于短读段、基于短读段组装和只基于长读段的纠错算法，以及一些特定的算法如Nanocorr、Na S和Mi RCA混合纠错算法[5][8]。

 

PacBio长读纠错算法中，基于短读段的纠错算法是如何将短读段比对到长读段并进行错误纠正的？

基于短读段组装的纠错算法中，如何将长读段比对到同物种的短读段组装后的德布鲁因图上进行错误纠正？

只基于长读段的纠错算法中，具体采用了哪些策略来纠错长读段的错误？