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fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor

Shifu Chen; Yanqing Zhou; Yaru Chen; Jia Gu · Bioinformatics · 2018

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Motivation: Quality control and preprocessing of FASTQ files are essential to providing clean data for downstream analysis. Traditionally, a different tool is used for each operation, such as quality control, adapter trimming and quality filtering. These tools are often insufficiently fast as most are developed using high-level programming languages (e.g. Python and Java) and provide limited multi-threading support. Reading and loading data multiple times also renders preprocessing slow and I/O inefficient. Results: We developed fastp as an ultra-fast FASTQ preprocessor with useful quality control and data-filtering features. It can perform quality control, adapter trimming, quality filtering, per-read quality pruning and many other operations with a single scan of the FASTQ data. This tool is developed in C++ and has multi-threading support. Based on our evaluation, fastp is 2-5 times faster than other FASTQ preprocessing tools such as Trimmomatic or Cutadapt despite performing far more operations than similar tools. Availability and implementation: The open-source code and corresponding instructions are available at https://github.com/OpenGene/fastp.

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APA 7

Chen, S, Zhou, Y, Chen, Y, & Gu, J. (2018). fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty560

MLA

Chen, Shifu, et al. "fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor." 2018. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty560.

Chicago

Chen, Shifu, Yanqing Zhou, Yaru Chen, and Jia Gu. 2018. "fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor.". https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty560.

Harvard

Chen, S. et al. 2018, fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor, Bioinformatics, available at: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty560 [Accessed 8 Aug. 2026].

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Dettagli della risorsa

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Titolo
fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor
Autore / collaboratori
Shifu Chen; Yanqing Zhou; Yaru Chen; Jia Gu
Editore
Bioinformatics
Anno di pubblicazione
2018
Lingua
Inglés

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