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vi-HMM: a novel HMM-based method for sequence variant identification in short-read data

机译:vi-HMM:一种基于HMM的新颖方法用于短读数据中的序列变异识别

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摘要

BackgroundAccurate and reliable identification of sequence variants, including single nucleotide polymorphisms (SNPs) and insertion-deletion polymorphisms (INDELs), plays a fundamental role in next-generation sequencing (NGS) applications. Existing methods for calling these variants often make simplified assumptions of positional independence and fail to leverage the dependence between genotypes at nearby loci that is caused by linkage disequilibrium (LD).
机译:背景技术准确可靠地鉴定包括单核苷酸多态性(SNP)和插入缺失多态性(INDEL)在内的序列变体,在下一代测序(NGS)应用中起着至关重要的作用。调用这些变体的现有方法通常会简化位置独立性的假设,并且无法利用连锁不平衡(LD)引起的附近基因座基因型之间的依赖性。

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