Fast numerical optimization for genome sequencing data in population biobanks

Abstract Motivation Large-scale and high-dimensional genome sequencing data poses computational challenges. General-purpose optimization tools are usually not optimal in terms of computational and memory performance for genetic data. Results We develop two efficient solvers for optimization problems...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Bioinformatics (Oxford, England) Ročník 37; číslo 22; s. 4148 - 4155
Hlavní autoři:	Li, Ruilin, Chang, Christopher, Tanigawa, Yosuke, Narasimhan, Balasubramanian, Hastie, Trevor, Tibshirani, Robert, Rivas, Manuel A
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	England Oxford University Press 18.11.2021 Oxford Publishing Limited (England)
Témata:	Algorithms Biological Specimen Banks Chromosome Mapping Cognitive ability Computer applications Floating point arithmetic Gene sequencing Genetic diversity Genetic variance Genome Genomes Humans Least-Squares Analysis Optimization Original Papers Representations Software Solvers Sparse matrices Sparsity Whole genome sequencing
ISSN:	1367-4803, 1367-4811, 1367-4811
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!