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  Two-locus association mapping in subquadratic time

Achlioptas, P., Schölkopf, B., & Borgwardt, K. (2011). Two-locus association mapping in subquadratic time. In C. Apté, J. Ghosh, & P. Smyth (Eds.), 17th ACM SIGKKD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2011) (pp. 726-734). New York, NY, USA: ACM Press.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BAE8-A Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-06B3-D
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2020408.2020521 (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Achlioptas, P1, Autor           
Schölkopf, B1, Autor           
Borgwardt, K1, Autor           
Affiliations:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, DE, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Genome-wide association studies (GWAS) have not been able to discover strong associations between many complex human diseases and single genetic loci. Mapping these phenotypes to pairs of genetic loci is hindered by the huge number of candidates leading to enormous computational and statistical problems. In GWAS on single nucleotide polymorphisms (SNPs), one has to consider in the order of 1010 to 1014 pairs, which is infeasible in practice. In this article, we give the first algorithm for 2-locus genome-wide association studies that is subquadratic in the number, n, of SNPs. The running time of our algorithm is data-dependent, but large experiments over real genomic data suggest that it scales empirically as n3/2. As a result, our algorithm can easily cope with n ~ 107, i.e., it can efficiently search all pairs of SNPs in the human genome.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2011-08
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1145/2020408.2020521
BibTex Citekey: Borgwardt2011
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 17th ACM SIGKKD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2011)
Veranstaltungsort: San Diego, CA, USA
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 17th ACM SIGKKD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2011)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Apté, C, Herausgeber
Ghosh, J, Herausgeber
Smyth, P, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY, USA : ACM Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 726 - 734 Identifikator: ISBN: 978-1-4503-0813-7