Este documento propone un software rápido y efectivo para la detección de variantes llamado SiNPle (Simplified Inference of Novel Polymorphisms from Large coveragE). El software se basa en el enfoque Bayesiano para computar la probabilidad de que una variante no sea generada por errores de secuenciación o por equipos de PCR. El modelo Bayesiano toma en consideración las cualidades individuales de las bases, así como su distribución, el margen de error de la línea de bases tanto en la fase de secuenciación como de PCR, la distribución previa de frecuencias de las variantes y sus varamientos. Este enfoque lleva a un cálculo aproximado pero extremadamente rápido de las probabilidades posteriores incluso para datos de cobertura muy alta, ya que la expresión para la distribución posterior es una fórmula analítica simple en términos de estadísticas resumidas para las variantes que aparecen en cada sitio en el genoma. Dichas estadísticas pueden usarse para filtrar SNPs putativos e indels según el nivel de sensibilidad requerido.
MDPI
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Efectos de forma de los nanocables de hierro en el tratamiento de la hipertermia
Artículo:
Plataforma de sensores de fibra óptica cruzada con modulación de absorción para mediciones en entornos líquidos y corrientes de flujo
Artículo:
Diseño Directo de Inmunosensores Basado en la Reducción Electroquímica de Monocapas de 4-((4-Nitrofenil)Etinil)Benzotiol
Artículo:
Método de tamaño de paso variable basado en un sistema de separación de referencia para la separación de fuentes
Artículo:
Ag Nanorod Arrays for SERS: Aspectos de reproducibilidad espectral, contaminación superficial y sensibilidad espectral