Data size sufficiency analyses of haplotype inference algortihms
Cleary, Sean
St. John, Katherine
Centre de Recerca Matemàtica

Publicació: Centre de Recerca Matemàtica 2007
Descripció: 18 p.
Resum: We present experimental and theoretical analyses of data requirements for haplotype inference algorithms. Our experiments include a broad range of problem sizes under two standard models of tree distribution and were designed to yield statistically robust results despite the size of the sample space. Our results validate Gusfield's conjecture that a population size of n log n is required to give (with high probability) sufficient information to deduce the n haplotypes and their complete evolutionary history. The experimental results inspired our experimental finding with theoretical bounds on the population size. We also analyze the population size required to deduce some fixed fraction of the evolutionary history of a set of n haplotypes and establish linear bounds on the required sample size. These linear bounds are also shown theoretically.
Drets: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús de Creative Commons, amb la qual es permet copiar, distribuir i comunicar públicament l'obra sempre que se'n citin l'autor original, la universitat i el centre i no se'n faci cap ús comercial ni obra derivada, tal com queda estipulat en la llicència d'ús Creative Commons
Llengua: Anglès
Col·lecció: Centre de Recerca Matemàtica. Prepublicacions
Col·lecció: Prepublicacions del Centre de Recerca Matemàtica ; 757
Document: Article ; Prepublicació ; Versió de l'autor
Matèria: Gens ; Mapatge ; Filogènia ; Processament de dades ; Inferència



18 p, 200.4 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Prepublicacions

 Registre creat el 2009-07-13, darrera modificació el 2023-02-11



   Favorit i Compartir