A Computational Science Case Study: Classification of Hybrids Using Genetic Markers and Maximum-Likelihood Estimates

Andrew T. Phillips; C. Alex Buerkle

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A Computational Science Case Study: Classification of Hybrids Using Genetic Markers and Maximum-Likelihood Estimates

机译：计算科学案例研究：使用遗传标记和最大似然估计对杂种进行分类

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A self-contained undergraduate level "case study" in computational science / biology is described. The application presented brings together genetics, statistics, and numerical methods into a unified course project. The project we describe involves a statistical model and genetic classification of individuals that may be the result of hybridization between genetically divergent parents. Actual data consist of inherited genetic markers, which allow the evaluation of alternative model parameters by a maximum-likelihood technique. In the implementation of the classification model, the project provides opportunities for the use of numeric computing in C/C++ using libraries like the GNU Scientific Library for the computation of the model parameters.

机译：描述了计算机科学/生物学中一个独立的本科水平的“案例研究”。提出的应用程序将遗传学，统计学和数值方法整合到一个统一的课程项目中。我们描述的项目涉及个体的统计模型和遗传分类，这可能是遗传不同的父母之间杂交的结果。实际数据由遗传标记组成，这些遗传标记允许通过最大似然技术评估替代模型参数。在分类模型的实现中，该项目为使用C / C ++中的数值计算提供了机会，并使用诸如GNU科学库之类的库来计算模型参数。

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来源
《SIGCSE bulletin》 |2003年第2期|p.94-98|共5页
作者
Andrew T. Phillips; C. Alex Buerkle;
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作者单位

University of Wisconsin-Eau Claire Eau Claire, Wisconsin 54701 USA;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词

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