上文NC：全球範圍內子囊菌是最優點的真菌類羣web
利用SINTAX進行序列鑑定。本文對此方法進行說明。算法
SINTAX於2016年發表於bioRxiv，做者是創造了Usearch的大神。因此看做者訂價值，直接無條件的信任就行了~數據庫
SINTAX採用k-mer算法，來鑑定與參考數據庫最佳匹配的序列，並採用bootstrap方法驗證準確性。和基於樸素貝葉斯方法(Naive Bayesian Classifier)的RDP相比，SINTAX效果至關或更優，且不須要訓練數據集。bootstrap
目前已有的方法都有很高的過分分類錯誤率(over-classification errors)，即新的分類單元被錯誤地預測爲已知的菌屬。微信
目前普遍使用的序列分類學鑑定工具備RDP，QIIME，mothur等。他們用的都是RDP的方法，可是所使用的的數據庫不一樣。app
RDP用本身的訓練集作參考數據庫，QIIME用Greengenes的子數據庫GGQ爲參考數據庫，以97%爲閾值進行聚類。mothur以SILVA的子數據庫SILVAM做爲參考數據庫。編輯器
SINTAX算法就不寫了，估計也沒有人想看。直接說結果，做者拿SINTAX v1.0, RDP v2.12, QIIME v1.9.1, mothur v1.36.1進行了對比。工具
SINTAX 和RDP在V4水平表現至關，可是因爲SINTAX過分分類錯誤率更低，其在全長16S和ITS上錯誤率更低，效果更優。ITS門水平上的靈敏度SINTAX (98.3%) 顯著高於RDP (81.8%)。flex
在16S全長水平上，RDP的過分分類錯誤率可達40%。這代表40%的新物種可能都被錯誤的註釋成了已有的物種。url
一個環境工程專業卻作生信分析的深井冰博士，深受拖延症的困擾。想給本身一點壓力，爭取可以不按期分享學到的生信小技能，亦或看文獻過程當中的一些筆記與小收穫，記錄生活中的雜七雜八。
目前能力有限，尚不能創造知識，只是知識的搬運工。
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