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Identifying rare and common variants with Bayesian variable selection

机译:通过贝叶斯变量选择识别稀有和常见变体

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摘要

BackgroundRecent advances in next-generation sequencing technologies have made it possible to generate large amounts of sequence data with rare variants in a cost-effective way. Yet, the statistical aspect of testing disease association of rare variants is quite challenging as the typical assumptions fail to hold owing to low minor allele frequency (<0.5 or 1 %).
机译:背景技术下一代测序技术的最新进展使得以成本有效的方式生成大量具有稀有变异体的序列数据成为可能。然而,由于稀有等位基因频率较低(<0.5或1%),典型的假设无法成立,因此测试稀有变异的疾病关联的统计方面非常具有挑战性。

著录项

  • 期刊名称 BMC Proceedings
  • 作者

    Cheongeun Oh;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 2016(10),Suppl 7
  • 年度 2016
  • 页码 379–384
  • 总页数 6
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

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