基于群体的变点检测用于纯合性岛的识别
统计方法学
2021-11-22 v1 应用统计
机器学习
摘要
在本文中，我们提出了一种用于随机向量分布的某些参数上的离线变点检测的新方法。我们引入了一种惩罚最大似然方法，该方法可通过动态规划算法高效计算，或由快速贪心二分算法近似。我们证明了在关于分布和随机向量独立采样的非常一般的假设下，两种算法都几乎必然收敛到变点集。特别地，我们表明导致算法一致性的假设由分类和高斯随机变量满足。这一新方法的动机是群体中个体基因组上纯合性岛的识别问题。我们的方法直接解决在群体水平上识别纯合性岛的问题，而不需要像当今最先进的方法那样分析单个个体然后组合结果。
引用
@article{arxiv.2111.10187,
title = {Population based change-point detection for the identification of homozygosity islands},
author = {Lucas Prates and Renan B Lemes and Tábita Hünemeier and Florencia Leonardi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.10187},
year = {2021}
}