估计阅读时长: 9 分钟因为一种单一的编程语言并不会覆盖到所有的适用场景的原因，在一个软件工程项目之中，采用多种语言进行混合编程是一种很常见的协作方式。例如，脚本化的语言，其非常适合于进行最顶层的应用开发，就像胶水一样用于将各种组件进行粘贴，但是脚本化的语言自身因为是基于其他的语言所构建，所以执行效率一般不会太好。对于底层组件，我们一般就会需要使用静态编译类型的非托管语言创建用于高性能数据处理的模块。对于这种需求的底层模块，我们一般可以采用C/C++/Rust来编写。 Order by Date Name Attachments rust • 162 kB • 417 click 2023年3月25日dyn-load • 67 […]
Hello blogger, thank you for sharing this post! We process a large number of metagenomic samples, and every time we…
谢博，您好。阅读了您的博客文章非常受启发！这个基于k-mer数据库的过滤框架，其核心是一个“污染源数据库”和一个“基于覆盖度的决策引擎”。这意味着它的应用远不止于去除宿主reads。 我们可以轻松地将它扩展到其他场景： 例如去除PhiX测序对照：建一个PhiX的k-mer库，可以快速剔除Illumina测序中常见的对照序列。 例如去除常见实验室污染物：比如大肠杆菌、酵母等，建一个联合的污染物k-mer库，可以有效提升样本的纯净度。 例如还可以靶向序列富集：反过来想，如果我们建立一个目标物种（比如某种病原体）的k-mer库，然后用这个算法去“保留”而不是“去除”匹配的reads，这不就实现了一个超快速的靶向序列富集工具吗？ 这中基于kmer算法的通用性和扩展性可能会是它的亮点之一。感谢博主提供了这样一个优秀的思想原型
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确实少有, 这么高质量的内容。谢谢作者。;-) 我很乐意阅读 你的这个技术博客网站。关于旅行者上的金唱片对外星朋友的美好愿望，和那个时代科技条件限制下人们做出的努力，激励人心。