【摘 要】
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二代测序技术(NGS)在过去几年得到了迅速发展，并产生了巨大的短读取(short reads)数据。然而，拼接成百上千万的短读取数据是很困难的，尤其是对于没有参考序列的物种和宏基因组。
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二代测序技术(NGS)在过去几年得到了迅速发展，并产生了巨大的短读取(short reads)数据。然而，拼接成百上千万的短读取数据是很困难的，尤其是对于没有参考序列的物种和宏基因组。因此，借助拼接技术比较两个物种的相关性是一个巨大的挑战。在这里，我们对三个不基于比对(Alignment-free)的序列比较统计量，D2，DS2和D*2，进行了在二代测序数据上的推广，进而研究基因组的关系。这三个统计量不依赖于拼接，仅仅利用数据中k长字符串(k-tuple)的信息。我们利用模拟数据讨论了k的大小、序列的长度、测序深度和测序错误对统计量探测物种相关性能力的影响。此外，我们提出了经过归一化的统计量d2，dS2和d*2，，并用它们对两种类型的13种植物的二代测序样本进行聚类。最后，我们应用统计量d2，dS2和d*2以及它们在马氏模型下的推广形式，检验测宏基因组样本之间的关系，从而揭示环境变量对宏基因组的影响。模拟数据和实际数据的研究均表明，dS2和d*2在探测样本相关性上有效。
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