Gli algoritmi di compressione genetica sono l' ultima generazione di algoritmi lossless che comprimono i dati (tipicamente sequenze di nucleotidi) utilizzando algoritmi di compressione convenzionali e algoritmi genetici adattati allo specifico datatype. Nel 2012, un team di scienziati della Johns Hopkins University ha pubblicato un algoritmo di compressione genetica che non utilizza un genoma di riferimento per la compressione. HAPZIPPER è stato progettato su misura per i dati HapMap e raggiunge una compressione di oltre 20 volte (riduzione del 95% delle dimensioni dei file), fornendo una compressione da 2 a 4 volte superiore e in tempi molto più rapidi rispetto alle principali utilità di compressione per uso generico. Per questo Chanda, Elhaik e Bader hanno introdotto la codifica basata su MAF (MAFE), che riduce l' eterogeneità del dataset ordinando gli SNP in base alla loro frequenza allele minore, omogeneizzando così il dataset. Altri algoritmi negli anni 2009 e 2013 (DNAZip e GenomeZip) hanno rapporti di compressione fino a 1200 pieghevoli, che consentono di memorizzare 6 miliardi di genomi umani diploidi dell' aria di base in 2,5 megabyte (rispetto a un genoma di riferimento o media su molti genomi).
Quali due algoritmi hanno rapporti di compressione fino a 1200 volte superiori?
DNAZip e GenomeZip