%0 Journal Article
%T 基于混合泊松分布的新生突变识别算法
%A 徐尔）
%A 温佳威）
%A 艾冬梅）
%A 高迎心）
%J 中国生物化学与分子生物学报
%D 2017
%R 10.13865/j.cnki.cjbmb.2017.11.12
%X 对个体而言，不经父母遗传而后天获得的突变称为新生突变，绝大多数癌症都起自新生突变。构建快速精确的变异识别算法将有助于对癌症的研究。然而，针对前期新生突变识别算法准确率不高，且耗时多等问题，本文引入了基于变异位点的先验概率分布模型，运用基于混合泊松分布的期望最大化（EM）算法对新生突变识别算法进行改进与优化，研究了有亲缘关系的新生突变的识别，并在识别精度与运算速度方面与已有算法进行对比。结果表明，基于混合泊松分布的 期望最大化算法在提高运算速度的同时降低了假阳性比率，具有良好的识别效果
%K 人类基因组
%K 新生突变
%K 混合泊松分布
%K 遗传疾病
%U http://cjbmb.bjmu.edu.cn/CN/abstract/abstract24267.shtml