En la detección de la variación del genoma, se está profundizando en la investigación sobre la correlación interna del genoma de referencia; la detección de la variación en la secuencia del genoma se ha convertido en el centro de la investigación, y también se ha convertido en una vía eficaz para encontrar nuevos genes y nuevas proteínas funcionales. La secuencia dirigida se utiliza para secuenciar la región de exones de un gen específico en la detección de genes cancerígenos, y la profundidad de secuenciación es relativamente grande. Los algoritmos de alineación tradicionales perderán algunas secuencias, lo que conducirá a una detección de mutaciones inexacta. Este trabajo propone un algoritmo de detección de mutaciones basado en el índice de posición de la red neuronal de aprendizaje rápido. Estableciendo una relación de índice de posición para ACGT en la secuencia de ADN, la subsecuencia se descompone en la relación de posición de diferentes subsecuencias correspondientes a la secuencia principal. La relación de posición de la subsecuencia en la secuencia principal se determina mediante la relación de posición. El análisis de las mutaciones SNP e InDel, incluso de las mutaciones estructurales, a través de la correlación de posición de las secuencias tiene las ventajas de una alta precisión y una fácil implementación por parte de los ordenadores personales. La red neuronal de aprendizaje rápido por retroalimentación se utiliza para verificar si existe una relación lineal entre dos o más posiciones. Los resultados experimentales muestran que los puntos de mutación detectados por el índice de posición son más que los detectados por Bcftools, Freebye, Vanscan2 y Gatk.
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