Llamada de variantes bayesiana — Detección probabilística de SNP e indels
La llamada de variantes bayesiana es un flujo de trabajo computacional que utiliza inferencia probabilística para identificar polimorfismos de un solo nucleótido (SNP), inserciones y deleciones en un genoma, tratando los datos de secuenciación como evidencia y calculando probabilidades posteriores sobre genotipos candidatos. A diferencia de los llamadores deterministas basados en umbrales, los enfoques bayesianos modelan explícitamente el error de secuenciación, la incertidumbre del mapeo y las frecuencias de genotipos previas para producir verosimilitudes de genotipo calibradas que pueden usarse para filtrado posterior y pruebas de asociación.
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Fuentes
- McKenna, A., Hanna, M., Banks, E., Sivachenko, A., Cibulskis, K., Kernytsky, A., ... & DePristo, M. A. (2010). The Genome Analysis Toolkit: A MapReduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data. Genome Research, 20(9), 1297–1303. DOI: 10.1101/gr.107524.110 ↗
- Rimmer, A., Phan, H., Mathieson, I., Iqbal, Z., Twigg, S. R., WGS500 Consortium, ... & McVean, G. (2014). Integrating mapping-, assembly- and haplotype-based approaches for calling variants in clinical sequencing applications. Nature Genetics, 46(8), 912–918. DOI: 10.1038/ng.3036 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Statistical Variant Calling from Sequencing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/es/bioinformatics/bayesian-variant-calling
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