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A STATISTICAL FRAMEWORK FOR HAPLOTYPE BLOCK INFERENCE

机译：单倍型块推断的统计框架

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The existence of haplotype blocks transmitted from parents to offspring has been suggested recently. This has created an interest in the inference of the block structure and length. The motivation is that haplotype blocks that are characterized well will make it relatively easier to quickly map all the genes carrying human diseases. To study the inference of haplotype block systematically, we propose a statistical framework. In this framework, the optimal haplotype block partitioning is formulated as the problem of statistical model selection; missing data can be handled in a standard statistical way; population strata can be implemented; block structure inference/hypothesis testing can be performed; prior knowledge, if present, can be incorporated to perform a Bayesian inference. The algorithm is linear in the number of loci, instead of NP-hard for many such algorithms. We illustrate the applications of our method to both simulated and real data sets.
机译：最近提出了从父母传输到后代的单倍型块的存在。 这已经创造了对块结构和长度的推动的兴趣。 动机是表征良好的单倍型块使得快速映射携带人类疾病的所有基因的更容易。 为了系统地研究单倍型块的推理，我们提出了一个统计框架。 在该框架中，最佳单倍型块分区被制定为统计模型选择的问题; 缺少数据可以以标准统计方式处理; 人口层可以实施; 可以执行块结构推理/假设测试; 先验知识，如果存在，可以合并以执行贝叶斯推断。 该算法在LOCI的数量中是线性的，而不是许多这样的算法的NP-HARD。 我们说明了我们对模拟和真实数据集的应用程序的应用。

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