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Un reto importante para los estudios de asociación genómica enfermedad es el alto costo de la genotipificación de gran número de polimorfismos de nucleótido único (SNP). Las correlaciones entre SNPs, sin embargo, hacen posible seleccionar un conjunto parsimonioso de SNPs informativos, conocidas como SNPs 'tagging', capaces de capturar la mayor variación en una población. Interés considerable investigación se ha centrado en el desarrollo de métodos para encontrar estos SNPs. En este trabajo, presentamos un método eficaz para la búsqueda de marcado SNPs. El método no implica la búsqueda de computación intensiva para subconjuntos SNP pero descarta SNPs redundantes utilizando un algoritmo de selección de características. En contraste con la mayoría de los métodos existentes, el método que aquí se presenta no se limita a usar sólo las correlaciones entre los SNPs en grupos locales. Mediante el uso de correlaciones que se producen a través de diferentes regiones cromosómicas, el método puede reducir el número de SNPs globalmente redundantes. Los resultados experimentales muestran que el número de etiquetado SNPs seleccionados por nuestro método es más pequeño que mediante el uso de métodos basados ​​en bloques.  

 

 

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