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【2h】

A novel nonlinear dimension reduction approach to infer population structure for low-coverage sequencing data

机译：一种新的非线性尺寸减少方法来推断出低覆盖序列测序数据的人口结构

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Miao Zhang; Yiwen Liu; Hua Zhou; Joseph Watkins; Jin Zhou;
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年度 2021
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1. A novel nonlinear dimension reduction approach to infer population structure for low-coverage sequencing data [J] . Zhang Miao, Liu Yiwen, Zhou Hua, BMC Bioinformatics . 2021,第1期

机译：一种新型非线性尺寸减少方法，以推断低覆盖序列测序数据的人口结构
2. CONE: Community Oriented Network Estimation Is a Versatile Framework for Inferring Population Structure in Large-Scale Sequencing Data [J] . Markku O. Kuismin, Jon Ahlinder, Mikko J. Sillanp?? G3: Genes, Genomes, Genetics . 2017,第10期

机译：锥：面向社区的网络估计是一个多功能的框架，可以推断大规模测序数据中的人口结构
3. Inferring Population Structure and Admixture Proportions in Low Depth Next-Generation Sequencing Data [J] . Meisner Jonas, Albrechtsen Anders Human Heredity . 2017,第1期

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4. A Genetic Approach to Data Dimensionality Reduction Using a Special Initial Population [C] . M. Borahan Tuemer, Mert C. Demir International Work-Conference on the Interplay Between Natural and Artificial Computation(IWINAC 2005); 20050615-18; Las Palmas(ES) . 2005

机译：一种使用特殊初始种群的数据降维的遗传方法
5. Scalable Nonlinear Spectral Dimensionality Reduction Methods for Streaming Data [D] . Mahapatra, Suchismit. 2018

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6. A novel nonlinear dimension reduction approach to infer population structure for low-coverage sequencing data [O] . Miao Zhang, Yiwen Liu, Hua Zhou, 2021

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7. A Bayesian Nonparametric Model for Inferring Subclonal Populations from Structured DNA Sequencing Data [O] . Shai He, Aaron Schein, Vishal Sarsani, 2020

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