GenHap：一种基于遗传算法的新型计算方法用于单倍体组装
摘要：基于遗传算法的新型计算方法GenHap用于单细胞测序数据的全基因组组装，通过全局搜索过程获得最优解。通过对Roche/454和PacBio RS II测序技术的两个合成数据集的运行比较，发现GenHap始终获得高准确性的解（以单倍型错误率为指标），在Roche/454实例中比HapCol快4倍，在PacBio RS II数据集上比HapCol快20倍。最后，我们还对GenHap在两个不同的真实数据集上的性能进行了评估。与现有的单倍型相位算法相比，未来生成的测序技术在长读长、高覆盖度方面具有巨大的潜力，可以从GenHap的高效解决大规模基因型组装问题的能力中受益。
作者：Andrea Tangherloni, Simone Spolaor, Leonardo Rundo, Marco S. Nobile, Paolo Cazzaniga, Giancarlo Mauri, Pietro Li`o, Ivan Merelli, Daniela Besozzi
论文ID：1812.07689
分类：Genomics
分类简称：q-bio.GN
提交时间：2018-12-20