Escolhendo SNPs usando seleção de recursos

Um dos principais desafios para estudos de associação de doenças em genomas é o alto custo de genotipagem de um grande número de polimorfismos de nucleotídeo simples (SNP). No entanto, as correlações entre SNPs possibilitam selecionar um conjunto parcimonioso de SNPs informativos, conhecidos como SNPs de "tagging", que podem capturar a maior parte da variação em uma população. Considerável interesse de pesquisa tem se concentrado recentemente no desenvolvimento de métodos para encontrar tais SNPs. Neste artigo, apresentamos um método eficiente para encontrar SNPs de tagging. O método não envolve uma busca intensiva em computação por subconjuntos de SNP, mas descarta SNPs redundantes usando um algoritmo de seleção de características. Em contraste com a maioria dos métodos existentes, o método aqui apresentado não se limita a usar apenas correlações entre SNPs em grupos locais. Ao usar correlações que ocorrem em diferentes regiões cromossômicas, o método pode reduzir o número de SNPs globalmente redundantes. Resultados experimentais mostram que o número de SNPs de tagging selecionados pelo nosso método é menor do que usando métodos baseados em blocos.