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PICNIC:一种利用微阵列癌症数据预测绝对等位基因拷贝数变异的算法。(英语) Zbl 1437.62475
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。通常与遗传性疾病相关的二倍体基因组的基因型提取和数量变异函数的优化算法。然而,癌症基因组在本质上是非整倍体,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,杂合性缺失区域的说明,以及绝对等位基因拷贝数分割。结合独立的实验技术证明了精确的预测。这些方法以来自755个癌细胞系的affymetrix全基因组SNP6.0数据为例,可以推断出许多生物学特性。这些数据和编码算法可以免费下载。
理学硕士:
第62页 统计学在生物学和医学科学中的应用;荟萃分析
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
参考文献:
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