Genetik-Kompression sind die neueste Generation von verlustfrei Algorithmen, die Daten (typischerweise Sequenzen von Nukleotide) verwenden, indem sie sowohl konventionelle Kompression als auch genetische Algorithmen, die an die spezifischen Datentyp angepasst werden. Im Jahr 2012 veröffentlichte ein Team von Wissenschaftlern der Johns Hopkins University einen genetischen Kompression, der kein Referenz-Genom für die Kompression verwendet. HAPZIPPER wurde auf HapMap-Daten zugeschnitten und erreicht über 20-fach Kompression (95 % Reduktion in der Dateigröße) und bietet 2-bis 4-fach bessere Kompression und in viel schneller Zeit als der führende General-Zweck Kompression. Dafür haben Chanda, Elhaik und Bader eine MAF-basierte Codierung (MAFE) eingeführt, die die Heterogenität des Datensatz reduziert, indem sie SNP durch ihre kleinere Allel sortieren und somit den Datensatz Homogenisierung. Andere Algorithmen in den Jahren 2009 und 2013 (DNAZip und GenomeZip) haben Kompression von bis zu 1200-fach-erlaubt, dass 6 Milliarden Basenpaaren diploiden menschliche Genome in 2.5 Megabyte gelagert werden (im Vergleich zu einem Referenz-Genom oder im Durchschnitt über viele Genome).
Welche Codierung reduziert die Heterogenität eines Datensatz, indem sie SNP sortieren?
MAFE