HTS Classification process

HTS（High-throughput sequencing）分类过程是一种在高通量测序中对基因、转录本或蛋白质进行分类的方法。这个过程通常包括数据预处理、特征提取和分类器训练三个主要步骤。首先，通过去除低质量的序列、过滤掉冗余的数据以及校正测序错误等方法对原始测序数据进行预处理。然后，根据生物学知识或机器学习算法提取出有意义的特征，例如k-mer频率、开放阅读框（ORF）长度等。最后，使用这些特征训练一个分类器，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）或深度学习模型，以预测未知样本的分类标签。HTS分类过程在生物信息学、基因组学和药物研发等领域具有广泛的应用价值。