压缩基因分型
摘要：从囊性纤维化到智力低下，近年来积累了大量的关于微小基因变异与各种医学疾病之间的联系的知识。然而，将这些知识常规应用于临床仍然面临巨大挑战，主要是由于相对繁琐和昂贵的DNA测序过程。由于造成这些疾病的基因多态性在人类群体中相对罕见，与疾病相关的多态性的存在或缺乏可以被视为稀疏信号。我们利用压缩感知和群组测试方法和思想开发了一种经济实惠的基因分型方案。特别地，我们将我们的方案调整到最近开发的高通量DNA测序技术的一类，并组建了一个数学框架，该框架与传统的压缩感知思想有一些重要区别，以应对不同的生物学和技术约束。
作者：Yaniv Erlich, Assaf Gordon, Michael Brand, Gregory J. Hannon and Partha P. Mitra
论文ID：0909.3691
分类：Genomics
分类简称：q-bio.GN
提交时间：2016-11-17