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Vortrag

Machine Learning Algorithms for Polymorphism Detection

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons84204

Schweikert,  G
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons84193

Zeller G, Clark R, Ossowski S, Warthmann N, Shinn P, Frazer K, Ecker J, Huson D, Weigel D, Schölkopf,  B
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons84153

Rätsch,  G
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

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Zitation

Schweikert, G., Zeller G, Clark R, Ossowski S, Warthmann N, Shinn P, Frazer K, Ecker J, Huson D, Weigel D, Schölkopf, B., & Rätsch, G. (2006). Machine Learning Algorithms for Polymorphism Detection. Talk presented at 2nd ISCB Student Council Symposium. Fortaleza, Brazil.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D0C3-0
Zusammenfassung
Analyzing resequencing array data using machine learning, we obtain a genome-wide inventory of polymorphisms in 20 wild strains of Arabidopsis thaliana, including 750,000 single nucleotide poly- morphisms (SNPs) and thousands of highly polymorphic regions and deletions. We thus provide an unprecedented resource for the study of natural variation in plants.