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A probabilistic method for the detection and genotyping of small indels from population-scale sequence data

机译:一种从人口规模序列数据中检测小插入缺失并进行基因分型的概率方法

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摘要

Motivation: High-throughput sequencing technologies have made population-scale studies of human genetic variation possible. Accurate and comprehensive detection of DNA sequence variants is crucial for the success of these studies. Small insertions and deletions represent the second most frequent class of variation in the human genome after single nucleotide polymorphisms (SNPs). Although several alignment tools for the gapped alignment of sequence reads to a reference genome are available, computational methods for discriminating indels from sequencing errors and genotyping indels directly from sequence reads are needed.
机译:动机:高通量测序技术使对人类遗传变异的人群规模研究成为可能。准确,全面地检测DNA序列变异对于这些研究的成功至关重要。小插入和缺失代表了人类基因组中仅第二核苷酸多态性(SNPs)之后第二大最常见的变异类别。尽管有几种比对工具可用于将序列读数与参考基因组进行空位比对,但仍需要用于将插入缺失与测序错误区分开并直接对序列缺失进行基因分型的计算方法。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2011年第15期|p.2047-2053|共7页
  • 作者

    Ondrej Libiger;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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