Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) ger värdefull information om människans evolutionära historia och kan leda oss att identifiera genetiska varianter som är ansvariga för mänskliga komplexa sjukdomar. Tyvärr är molekylära haplotyping metoder dyra, mödosamma och tidskrävande; därför, algoritmer för att bygga full haplotype mönster från små tillgängliga data genom beräkningsmetoder, Tag SNP urvalsproblem, är bekväma och attraktiva. Detta problem har visat sig vara ett svårt NP-problem, så heuristiska metoder kan vara användbara. I detta dokument presenterar vi en heuristisk metod baserad på genetisk algoritm för att hitta en rimlig lösning inom acceptabel tid. Algoritmen testades på en mängd olika simulerade och experimentella data. Jämfört med den exakta algoritmen, baserad på brute force approach, visar resultaten att vår metod kan få optimala lösningar i nästan alla fall och går mycket snabbare än exakt algoritm när antalet SNP-platser är stort. Vår programvara är tillgänglig på begäran till motsvarande författare.
Mahdevar m.fl. indikerade att molekylära haplotypningsmetoder var dyra, svåra och tidskrävande; därför, algoritmer för att bygga full haplotype mönster från små tillgängliga data genom beräkningsmetoder är mer lämpliga REF.
Tag SNP selection via a genetic algorithm
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}