Key points are not available for this paper at this time.
磁気化および半導体ベースのストレージ技術が限界に近づく中、DNAなどのバイオ分子は、高いストレージ密度(ペタバイト/グラム)と長期的な耐久性(数千年)のおかげで、将来のストレージシステムの有望な媒体として特定されています。さらに、ナノポアDNAシーケンシングは、USBのサムドライブのような小型デバイスを使用した高スループットシーケンシングを可能にし、DNAストレージアプリケーションに理想的です。ベースコールされたナノポアリードに関連する高い挿入/削除エラー率のため、現在のアプローチは複数のリード間の整合性に大きく依存しており、非常に高い読み取りコストが発生します。我々は、ベースコーラーとともにViterbiエラー訂正デコーダを統合することによって、ベースコールされたシーケンスにおける高エラー率を克服する新しいアプローチを提案します。これにより、デコーダは深層学習ベースのベースコーラーパイプラインで利用可能なソフト情報を利用できます。エラー訂正のために畳み込みコードを使用し、実験的に同等の書き込みコストに関して最先端技術の3倍低い読み取りコストを観察しました。コード、データ、および補足資料は以下で入手できます: https://github.com/shubhamchandak94/nanoporednaₛtorage。
Chandak et al.(木曜日)はこの問題を研究しました。
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: