Identification and Masking of Artefactual and Misleading Within-Host Variants in Deep-Sequencing SARS-CoV-2 Data
Questo studio presenta un framework sistematico per identificare e mascherare varianti intra-ospiti artefatti ricorrenti nei dati di sequenziamento profondo del SARS-CoV-2, dimostrando come tale controllo sia essenziale per migliorare l'affidabilità delle inferenze evolutive e delle stime di diversità virale.