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  Bayesian localization of CNV candidates in WGS data within minutes

Wiedenhoeft, J., Cagan, A., Kozhemyakina, R., Gulevich, R., & Schliep, A. (2019). Bayesian localization of CNV candidates in WGS data within minutes. Algorithms for Molecular Biology, 14: 20. doi:10.1186/s13015-019-0154-7.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-D3A7-1 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-1A38-A
Genre: Zeitschriftenartikel

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:
Wiedenhoeft_Bayesian_AlgoMolBio_2019.pdf (Verlagsversion), 3MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-D3A9-F
Name:
Wiedenhoeft_Bayesian_AlgoMolBio_2019.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Gold
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
2019
Copyright Info:
© The Author(s) 2019. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License (http://creat iveco mmons .org/licen ses/by/4.0/), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons license, and indicate if changes were made. The Creative Commons Public Domain Dedication waiver (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) applies to the data made available in this article, unless otherwise stated
Lizenz:
http://creat iveco mmons .org/licen ses/by/4.0/

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Wiedenhoeft, John, Autor
Cagan, Alexander1, 2, Autor           
Kozhemyakina, Rimma, Autor
Gulevich, Rimma, Autor
Schliep, Alexander, Autor
Affiliations:
1Department of Evolutionary Genetics, Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology, Max Planck Society, ou_1497672              
2The Leipzig School of Human Origins (IMPRS), Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology, Max Planck Society, Deutscher Platz 6, 04103 Leipzig, DE, ou_1497688              

Inhalt

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Schlagwörter: HMM; Wavelet; CNV; Bayesian inference
 Zusammenfassung: Full Bayesian inference for detecting copy number variants (CNV) from whole-genome sequencing (WGS) data is still largely infeasible due to computational demands. A recently introduced approach to perform Forward–Backward Gibbs sampling using dynamic Haar wavelet compression has alleviated issues of convergence and, to some extent, speed. Yet, the problem remains challenging in practice.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20192019
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1186/s13015-019-0154-7
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Algorithms for Molecular Biology
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin : Springer Nature
Seiten: - Band / Heft: 14 Artikelnummer: 20 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1748-7188