SVGLR:全新的长读测序基因分型算法

文中基于三代测序数据提出了一种动态规划的基因分型算法。首先,根据改进的Needleman-Wunsch序列比对算法将基因组中所有变异的序列分别进行比对,根据比对矩阵生成用于分类的匹配向量序列。然后,提出序列分类算法,根据分类结果计算基因型,确定变异的合子性。在公开数据集上,使用该算法进行基因分型实验,实验结果表明该算法的精确率和F1指标均有所提高,有着较好的基因分型结果。