MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017160235
■00520250211150940
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798382605579
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30991701
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a574
■1001  ▼aShokrof,  Moustafa.
■24510▼aLarge-Scale  Analysis  of  Population  Structural  Variants  Using  Terabytes  of  SRA  Sequencing  Data
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  California,  Davis▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a115  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-11,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Brown,  C.  Titus.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Davis,  2024.
■520    ▼aStudying  structural  variants  (SV)  in  populations  is  crucial  since  they  cause  more  diversity  and  have  more  effects  on  gene  function  than  small  variants.  However,  population  scale  studies  are  challenging  since  finding  SV  from  inexpensive  short-read  sequencing(SRS)  methods  have  a  high  false  positive  rate.  Conversely,  long-read  sequencing(LRS)  are  more  accurate  for  SV  discovery  but  are  expensive  at  a  population  scale.  Here,  I  develop  new  unbiased  techniques  to  study  SV  in  populations  that  are  more  scalable  than  the  state-of-the-art.  I  show  their  utility  in  creating  an  SV  catalog  for  the  cattle  breed  augmented  with  their  allele  frequency.
■590    ▼aSchool  code:  0029.
■650  4▼aBioinformatics
■650  4▼aBiology
■650  4▼aGenetics
■653    ▼aGenotyping
■653    ▼aKmer  Index
■653    ▼aLong  reads
■653    ▼aPangenomes
■653    ▼aPopulation  genomics
■653    ▼aStructural  variants
■690    ▼a0715
■690    ▼a0306
■690    ▼a0369
■71020▼aUniversity  of  California,  Davis▼bComputer  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-11B.
■790    ▼a0029
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17160235▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books