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BCRgt: a Bayesian cluster regression-based genotyping algorithm for the samples with copy number alterations

机译:BCRgt:一种基于贝叶斯聚类回归的基因型分型算法用于具有拷贝数变化的样本

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摘要

BackgroundAccurate genotype calling is a pre-requisite of a successful Genome-Wide Association Study (GWAS). Although most genotyping algorithms can achieve an accuracy rate greater than 99% for genotyping DNA samples without copy number alterations (CNAs), almost all of these algorithms are not designed for genotyping tumor samples that are known to have large regions of CNAs.
机译:背景技术准确的基因型调用是成功进行基因组-全基因组关联研究(GWAS)的前提。尽管大多数基因分型算法在不进行拷贝数变更(CNA)的情况下对DNA样本进行基因分型可以达到高于99%的准确率,但是,几乎所有这些算法都不是针对已知具有较大CNA区域的肿瘤样本进行基因分型而设计的。

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