Predicting haplogroups using a versatile machine learning program (PredYMaLe) on a new mutationally balanced 32 Y-STR multiplex (CombYplex): Unlocking the full potential of the human STR mutation rate spectrum to estimate forensic parameters

We developed a new mutationally well-balanced 32 Y-STR multiplex (CombYplex) together with a machine learning (ML) program PredYMaLe to assess the impact of STR mutability on haplogourp prediction, while respecting forensic community criteria (high DC/HD). We designed CombYplex around two sub-panels...

Full description

Autores:

Bouakaze, Caroline
Delehelle, Franklin
Sáenz Oyhéréguy, Nancy
Moreira, Andreia
Schiavinato, Stéphanie
Croze, Myriam
Delon, Solène
Fortes Lima, Cesar Augusto
Gibert, Morgane
Bujan, Louis
Huyghe, Éric
Bellis, Gil
Calderón Fernández, María del Rosario
Hernández de la Fuente, Candela Lucía
Avendaño Tamayo, Efrén De Jesús
Bedoya Berrío, Gabriel de Jesús
Salas Ellacuriaga, Antonio
Mazières, Stéphane
Charioni, Jacques
Migot Nabias, Florence
Ruiz Linarès, Andrés
Dugoujon, Jean Michel H.
Thèves, Catherine
Mollereau Manaute, Catherine
Noûs, Camille
Poulet, Nicolas
King, Turi
D'Amato, María Eugenia
Balaresque, Patricia L.

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:

2020

Institución:

Tecnológico de Antioquia

Repositorio:

Repositorio Tdea

Idioma:

eng

OAI Identifier:

oai:dspace.tdea.edu.co:tdea/2903

Acceso en línea:

https://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/2903

Palabra clave:

Machine learning
Apprentissage machine
Aprendizagem electrónica
Aprendizaje automático
Y-STR
Precisión de asignación y haplogrupo predicción (hg predicción)
Assignation accuracy and haplogroup prediction (hg prediction)
Incremental mutation rates
Tasas de mutación incrementales

Rights

closedAccess

License

http://purl.org/coar/access_right/c_14cb