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We have developed a program for generatingof synthetic data sets by computer program is a usefulalternative to real data to which students and researchers havelimited aces. Uniformly-distributed-sampling clones thatwere adopted by previous programs cannot acount for thereal situation where sampled reads tend to come from particularregions of the target genome. To reflect such situation, aprobabilistic model for biased sampling distribution wasdeveloped by using an experimental data set derived from atested (varied fragment or read lengths, chimerism, andsequencing error), the extent of sequencing error was the mostcritical factor that hampered sequence assembly. We proposethat an optimum sequencing strategy employing different insertlengths and redundancy can be established by performing avariety of simulations.

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