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Chris D.Greenman。;格雷厄姆·比格内尔;亚当·巴特勒;莎拉·埃德金斯;乔恩·辛顿

PICNIC：利用微阵列癌症数据预测绝对等位基因拷贝数变化的算法。 （英语） Zbl 1437.62475号

生物统计学 11，第1期，164-175（2010）.
摘要：高通量寡核苷酸微阵列通常用于研究基因疾病，包括癌症。用于提取通常与遗传病相关的二倍体基因组的基因型和拷贝数变异函数的算法。然而，癌症基因组本质上是非整倍体，在使用这些技术时会导致系统错误。我们介绍了一种针对癌症的预处理变换和隐马尔可夫模型算法。这就产生了基因型分类、杂合性缺失区域的规范和绝对等位基因拷贝数分割。结合独立的实验技术，证明了准确的预测。这些方法以755个癌细胞株的affymetrix全基因组SNP6.0数据为例，可以推断出一些生物学特性。这些数据和编码算法可免费下载。

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MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

软件：

寡聚物;CARAT公司;基因SNP;PennCNV公司;血浆;BRLMM公司;PICNIC公司
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\textit{C.D.Greenman}等人，生物统计学11，No.1，164--175（2010；Zbl 1437.62475）
全文： 内政部

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