Kodingen som reduserer heterogeniteten til et datasett ved å sortere SNP-er er MAF-basert koding (MAFE).
Tenk som om du svarer til en femåring. Les dette: Genetiske komprimeringsalgoritmer er den siste generasjonen tapsfrie algoritmer som komprimerer data (vanligvis sekvenser av nukleotider) ved å bruke både konvensjonelle komprimeringsalgoritmer og genetiske algoritmer tilpasset den spesifikke datatypen. I 2012 publiserte et team av forskere fra Johns Hopkins University en genetisk kompresjonsalgoritme som ikke bruker et referansegenom for kompresjon. HAPZIPPER ble skreddersydd for HapMap-data og oppnår over 20 ganger komprimering (95% reduksjon i filstørrelse), noe som gir 2 til 4 ganger bedre komprimering og på mye raskere tid enn de ledende kompresjonsverktøyene for generelle formål. For dette introduserte Chanda, Elhaik og Bader MAF-basert koding (MAFE), som reduserer heterogeniteten til datasettet ved å sortere SNP-er etter deres mindre allelfrekvens, og dermed homogenisere datasettet. Andre algoritmer i 2009 og 2013 (DNazIP og GenomeZIP) har kompresjonsforhold på opptil 1200 ganger - slik at 6 milliarder basepar diploide menneskelige genomer kan lagres i 2,5 megabyte (i forhold til et referansegenom eller gjennomsnittlig over mange genomer).

Hvilken koding reduserer heterogeniteten til et datasett ved å sortere SNP -er?
Hva er svaret? (Hvis det ikke kan besvares, returner «ubesvarlig»)