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Comparative analysis of copy number variation detection methods and database construction

机译:拷贝数变异检测方法与数据库构建的比较分析

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摘要

BackgroundArray-based detection of copy number variations (CNVs) is widely used for identifying disease-specific genetic variations. However, the accuracy of CNV detection is not sufficient and results differ depending on the detection programs used and their parameters. In this study, we evaluated five widely used CNV detection programs, Birdsuite (mainly consisting of the Birdseye and Canary modules), Birdseye (part of Birdsuite), PennCNV, CGHseg, and DNAcopy from the viewpoint of performance on the Affymetrix platform using HapMap data and other experimental data. Furthermore, we identified CNVs of 180 healthy Japanese individuals using parameters that showed the best performance in the HapMap data and investigated their characteristics.
机译:基于BackgroundArray的拷贝数变异(CNV)检测可广泛用于识别疾病特定的遗传变异。但是,CNV检测的准确性不足,其结果取决于所使用的检测程序及其参数。在这项研究中,我们使用HapMap数据从Affymetrix平台上的性能角度评估了五个广泛使用的CNV检测程序,Birdsuite(主要由Birdseye和Canary模块组成),Birdseye(Birdsuite的一部分),PennCNV,CGHseg和DNAcopy。和其他实验数据。此外,我们使用在HapMap数据中表现出最佳性能的参数,识别了180名健康日本人的CNV,并调查了他们的特征。

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