Algorithm for Haplotype Inference via Galled-Tree Networks with Simple Galls
Notice bibliographique
Résumé
The problem of determining haplotypes from genotypes has gained considerable prominence in the research community. Here the focus is on determining sets of SNP values on individual chromosomes since such information captures the genetic causes of diseases. The most efficient algorithmic tool for haplotyping is based on perfect phylogenetic trees. A drawback of this method is that it cannot be applied in situations when the data contains homoplasies (multiple mutations of the same character) or recombinations. Recently, Song et al. ( 2005 ) studied the two cases: haplotyping via imperfect phylogenies with a single homoplasy and via galled-tree networks with one gall. In Gupta et al. ( 2010 ), we have shown that the haplotyping via galled-tree networks is NP-hard, even if we restrict to the case when every gall contains at most 3 mutations. We present a polynomial algorithm for haplotyping via galled-tree networks with simple galls (each having two mutations) for genotype matrices which satisfy a natural condition which is implied by presence of at least one 1 in each column that contains a 2. In the end, we give the experimental results comparing our algorithm with PHASE on simulated data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».