Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 ASOS INDEKS
  Atıf Sayısı 4
 Görüntüleme 23
BOLDigger – a Python package to identify and organise sequences with the Barcode of Life Data systems
2020
Dergi:  
Metabarcoding and Metagenomics
Yazar:  
Özet:

DNA metabarcoding workflows produce hundreds to ten-thousands of Operational Taxonomic Units (OTUs) or Exact Sequence Variants (ESVs) per analysis. In most workflows, a taxonomic assignment to these generated sequences is needed. This is typically done using publicly available databases. Especially, yet not exclusively, for Eumetazoan metabarcoding, the Barcode of Life Data system (BOLD) is the most comprehensive and curated reference barcode database and, therefore, typically the first choice for taxonomic assignment. While an application programme interface (API) exists to query data in large batches, no information on the many and important unpublished data are obtained through the API. The alternative approach using the BOLD identification engine on the website provides full access, yet it is restricted to 100 sequences at once. We developed a small platform-independent and graphical user interface (GUI) software package, BOLDigger, which aims to solve this problem by automating the process of sending successive requests of up to 100 sequences without surpassing the capacities of BOLD. BOLDigger can be used to download the results of the identification engine, as well as metadata for the obtained hits. For the selection of the best fitting hit, three different methods are implemented. A new approach, combining a threshold-based approach with the metadata information, was implemented to make use of the metadata.

Anahtar Kelimeler:

0
2020
Yazar:  
Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Metabarcoding and Metagenomics

Dergi Türü :   Uluslararası

Metabarcoding and Metagenomics