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弗里德和简;安托万·M·斯奈德斯（Antoine M.Snijders）。;丹·平克尔;唐娜·艾伯特森（Donna G.Albertson）。;Jain，Ajay N。

隐马尔可夫模型用于阵列CGH数据的分析。 （英语） Zbl 1047.92026号

《多元分析杂志》。 90，第1期，132-153（2004）.
摘要：实体肿瘤的发展与复杂的遗传改变有关，这表明维持基因组完整性的机制的失败有助于肿瘤的进化。因此，有人预计，在肿瘤中看到的特定类型的基因组改变反映了维持遗传稳定性的潜在失败，以及对提供生长优势的变化的选择。为了研究基因组改变，我们使用了基于微阵列的比较基因组杂交（阵列CGH）。计算任务是绘制和表征肿瘤中存在的拷贝数改变的数量和类型，从而定义拷贝数表型并将其与已知的生物标记物相关联。
为了利用相邻克隆之间的空间相关性，我们使用了一种无监督的隐马尔可夫模型方法。克隆被划分为表示克隆组的基础拷贝号的状态。该方法在两个细胞系数据集上进行了演示，其中一个数据集的拷贝数变化已知。讨论了从分析中得出的生物学结论。

引用于30文件

MSC公司：

92 C50 医疗应用（通用）
92C40型 生物化学、分子生物学
92-08 生物学问题的计算方法
60J20型 马尔可夫链和离散时间马尔可夫过程在一般状态空间（社会流动、学习理论、工业过程等）上的应用

关键词：

隐马尔可夫模型;列比较基因组杂交;MMR公司;染色体畸变;基因组图谱;突变;癌症

软件：

群集查找;R（右）
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\textit{J.Fridlyand}等人，《多元分析杂志》。90，第1号，132--153（2004；Zbl 1047.92026）
全文： 内政部

参考文献：

[1] H.Akaike，《为预测拟合自回归模型》，载《统计数学研究所年鉴》，Kluwer学术出版社，多德雷赫特，1969年，第243-247页。；H.Akaike，《为预测拟合自回归模型》，载《统计数学研究所年鉴》，Kluwer学术出版社，多德雷赫特，1969年，第243-247页·Zbl 0202.17301号
[2] Albertson，D.G.，通过阵列CGH分析乳腺癌，乳腺癌研究治疗。，78, 289-298 (2003)
[3] Albertson，D.G。；Pinkel，D.，人类遗传病和癌症中的基因组微阵列，人类分子遗传学。，12, 145-152 (2003)
[4] 柯林斯，C。；Rommens，J.M。；科贝尔，D。；戈弗雷，T。；Tanner，M。；黄，S。；Polikoff，D。；Nonet，G。；科克伦，J。；Myambo，K。；Jay，K.E。；弗劳拉，J。；Cloutier，T。；Kuo，W.-L。；亚斯温，P。；Dairkee，S。；乔瓦诺拉，J。；Hutchinson，G.B。；Isola，J。；Kallioniemi，O.-P。；M.Palazzolo。；马丁·C。；爱立信公司。；平克尔，D。；艾伯特森，D。；李，W.-B。；Gray，J.W.，在20q13.2扩增并在乳腺癌中过度表达的znf217和nabclgenes的位置克隆，Proc。国家。阿卡德。科学。美国，958703-8708（1998）
[5] 德赛，K.V。；肖，N。；Wang，W。；甘吉，L。；格林，J。；鲍威尔，J.I。；Dickson，R。；Furth，P。；亨特，K。；Kucherlapati，R。；西蒙，R。；刘，E.T。；Green，J.E.，《启动致癌事件决定人类乳腺癌模型的基因表达模式》，Proc。国家。阿卡德。科学。美国，106967-6972（2002）
[6] 霍奇森，G。；哈格，J.H。；Volik，S。；Hariono，S。；Wernick，M。；摩尔，D。；阿尔伯森，D.G。；平克尔，D。；柯林斯，C。；Hanahan，D。；Gray，J.W.，用阵列CGH进行基因组扫描描绘了小鼠胰岛癌的区域性改变，Natur。遗传学。，929, 459-464 (2001)
[7] 胡，J。；Khanna，V。；琼斯，M.W。；Surti，U.，《原发性和复发性卵巢浆液性癌的比较研究——比较基因组杂交分析在预后方面的潜在应用》，Gynecol。Oncol.公司。，89, 3, 369-375 (2003)
[8] 伊哈卡，R。；Gentleman，R.，Ra数据分析和图形语言，J.Compute。图形统计。，5, 299-314 (1996)
[9] Jain，A.N。；德意志，T.A。；Snijders，A.M。；Segraves，R。；Albertson，D.G。；Pinkel，D.，微阵列图像数据的全自动量化，《基因组研究》，12325-332（2002）
[10] K.Jong，E.Marchiori，A.van der Vaart，B.Ylstra，G.Meijer，M.Weiss，阵列比较基因组杂交数据中的染色体断点检测，摘自：《进化计算的应用：进化计算和生物信息学》，第2611卷，斯普林格，柏林，2003年，第54-65页。；K.Jong，E.Marchiori，A.van der Vaart，B.Ylstra，G.Meijer，M.Weiss，阵列比较基因组杂交数据中的染色体断点检测，收录于：《进化计算的应用：进化计算和生物信息学》，第2611卷，柏林斯普林格出版社，2003年，第54-65页·Zbl 1033.92507号
[11] 考夫曼，L。；Rousseeuw，P.J.，《在数据中发现群体：聚类分析导论》（1990），威利：威利纽约·Zbl 1345.62009号
[12] A.B.Olshen，E.S.Venkatraman，基于阵列的比较基因组杂交数据的变点分析，载于：《联合统计会议论文集》，2002年，第2530-2535页。；A.B.Olshen，E.S.Venkatraman，基于阵列的比较基因组杂交数据的变点分析，载于《联合统计会议论文集》，2002年，第2530-2535页。
[13] 平克尔，D。；Segraves，R.D。；南卡罗来纳州苏达尔。；科贝尔，I.P.D。；柯林斯，C。；Kuo，W.L。；陈，C。；翟毅。；Dairkee，S.H。；Ljung，B.M。；格雷，J.W。；Albertson，D.G.，使用比较基因组杂交技术对微阵列进行DNA拷贝数变异的高分辨率分析，Natur。遗传学。，20, 207-211 (1998)
[14] Pollack，J.R。；索利，T。；佩罗，C.M。；Rees，C.A。；杰弗里，S.S。；朗宁，体育。；蒂布希拉尼，R。；博茨坦，D。；Borresen-Dale，A.L。；Brown，P.O.，微阵列分析揭示了DNA拷贝数改变在人类乳腺癌的转录程序中的主要直接作用，Proc。国家。阿卡德。科学。美国，99，12963-12968（2002）
[15] L.R.Rabiner，语音识别中隐藏马尔可夫模型和选定应用的教程，收录于：IEEE会议录，第77卷，1989年2月，第257-285页。；L.R.Rabiner，语音识别中隐藏马尔可夫模型和选定应用的教程，收录于：IEEE会议录，第77卷，1989年2月，第257-285页。
[16] Schliep，A。；Schonhuth，A。；Steinhoff，C.，使用隐马尔可夫模型分析基因表达时间过程数据，生物信息学，19255-263（2003）
[17] Schwarz，G.，估算模型的维数，Ann.Statist。(1978) 461-464.; Schwarz，G.，估算模型的维数，Ann.Statist。(1978) 461-464. ·Zbl 0379.62005年
[18] Snijders，A.M。；Fridlyand，J。；Mans，D。；Segraves，R。；Jain，A.N。；平克尔，D。；Albertson，D.G.，《通过不稳定性和选择形成肿瘤和耐药基因组》，癌基因，224370-4379（2003）
[19] Snijders，A.M。；诺瓦克，N。；Segraves，R。；布莱克伍德，S。；Brown，N。；康罗伊，N。；哈密尔顿，G。；Hindle，A.K。；B.休伊。；Kimura，K。；法律，S。；Myambo，K。；帕尔默，J。；Ylstra，B。；Yue，J.P。；格雷，J.W。；Jain，A.N。；Pinkel博士。；Albertson，D.G.，用于全基因组DNA拷贝数测量的微阵列组装，Natur。遗传学。，29, 4281-4286 (2001)
[20] Waldman，F.M。；DeVries，S。；Chew，K.L。；Moore，D.H。；克里科夫斯克，K。；Ljung，B.M.，导管原位癌的染色体改变及其原位复发，J.Natl。癌症研究所。，92, 313-320 (2000)
[21] Y.H.Yang，S.Dudoit，P.Luu，D.M.Lin，V.Peng，J.Ngai，T.P.Speed，CDNA微阵列数据的归一化：一种稳健的复合方法，用于处理单片和多片系统变异核酸研究30（2002）e15。；Y.H.Yang，S.Dudoit，P.Luu，D.M.Lin，V.Peng，J.Ngai，T.P.Speed，CDNA微阵列数据的归一化：一种稳健的复合方法，用于处理单片和多片系统变异核酸研究30（2002）e15。
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