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  Hamiltonian Monte Carlo with strict convergence criteria reduces run-to-run variability in forensic DNA mixture deconvolution.

Susik, M., Schönborn, H., & Sbalzarini, I. F. (2022). Hamiltonian Monte Carlo with strict convergence criteria reduces run-to-run variability in forensic DNA mixture deconvolution. Forensic science international. Genetics, 60: 102744. doi:10.1016/j.fsigen.2022.102744.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://publications.mpi-cbg.de/Susik_2022_8386.pdf (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Susik, Mateusz1, Autor           
Schönborn, Holger1, Autor           
Sbalzarini, Ivo F.1, Autor           
Affiliations:
1Max Planck Institute for Molecular Cell Biology and Genetics, Max Planck Society, ou_2340692              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Analysing mixed DNA profiles is a common task in forensic genetics. Due to the complexity of the data, such analysis is often performed using Markov Chain Monte Carlo (MCMC)-based genotyping algorithms. These trade off precision against execution time. When default settings (including default chain lengths) are used, as large as a 10-fold changes in inferred log-likelihood ratios (LR) are observed when the software is run twice on the same case. So far, this uncertainty has been attributed to the stochasticity of MCMC algorithms. Since LRs translate directly to strength of the evidence in a criminal trial, forensic laboratories desire LR with small run-to-run variability.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2022-09-01
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1016/j.fsigen.2022.102744
Anderer: cbg-8386
PMID: 35853341
 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: Forensic science international. Genetics
  Andere : Forensic Sci Int Genet
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
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Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 60 Artikelnummer: 102744 Start- / Endseite: - Identifikator: -