生物信息学中的单体型推断模型与算法研究

由于单体型信息在遗传学和医学研究中的重要地位，单体型推断方法引起了国际上众多研究人员的重视。现有的单体型推断方法大都不考虑发生重组(recombination)的因素，因而不适合于较长的单体型推断问题；大部分单体型推断模型都是NP难问题，对于大规模问题还没有找到有效的算法；此外现有方法没有考虑数据缺失和错误对问题的影响并针对其建模。大规模的全染色体单体型推断问题是生命科学对信息科学提出的巨大挑战。本项目将着重研究大规模的全染色体单体型推断问题的模型与算法，通过对单体型推断问题的研究，建立适合于全染色体单体型推断的数学模型，设计满足大规模问题需要的快速算法，并形成高效、可靠和实用的单体型分析软件，为有效地解决遗传学和医学领域的问题提供强有力的支持。本项目的研究目的是通过交叉学科研究来带动计算机科学的发展，并促进国内生物信息学和相关计算理论与算法的研究。