RNA-virus finns i deras värdar som populationer av olika men relaterade stammar. Viruspopulationen, som ofta kallas kvasiarter, formas av en kombination av genetisk förändring och naturligt urval. Genetisk förändring beror både på punktmutationer och rekombinationshändelser. Vi presenterar en hoppande dold Markov modell som beskriver generering av virala kvasiarter och en metod för att härleda dess parametrar från nästa generations sekvensdata. Modellen introducerar positionsspecifika sannolikhetstabeller över sekvens alfabetet för att förklara den mångfald som finns i befolkningen på varje plats. Rekombinationshändelser indikeras av en förändring av tillstånd, så att en enda observerad avläsning kommer från flera sekvenser. Vi presenterar en specifik implementering av förväntan maximization (EM) algoritm för att hitta maximal en efterhandsuppskattningar av modellparametrarna och en metod för att uppskatta fördelningen av virusstammar i kvasiarten. Modellen valideras på simulerade data, vilket visar fördelen med att uttryckligen ta hänsyn till rekombinationsprocessen och tillämpas på avläsningar från ett kliniskt HIV-prov.
QuasiRecomb antar en hoppa dolda Markov modell (HMM) för att uppskatta haplotyper under rekombination REF.
Probabilistic Inference of Viral Quasispecies Subject to Recombination
{'venue': 'RECOMB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science']}