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【2h】

Penalized weighted low-rank approximation for robust recovery of recurrent copy number variations

机译:惩罚加权低秩近似可稳定恢复经常出现的拷贝数变异

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摘要

BackgroundCopy number variation (CNV) analysis has become one of the most important research areas for understanding complex disease. With increasing resolution of array-based comparative genomic hybridization (aCGH) arrays, more and more raw copy number data are collected for multiple arrays. It is natural to realize the co-existence of both recurrent and individual-specific CNVs, together with the possible data contamination during the data generation process. Therefore, there is a great need for an efficient and robust statistical model for simultaneous recovery of both recurrent and individual-specific CNVs.
机译:背景拷贝数变异(CNV)分析已成为了解复杂疾病的最重要研究领域之一。随着基于阵列的比较基因组杂交(aCGH)阵列分辨率的提高,越来越多的原始拷贝数数据被收集用于多个阵列。实现循环CNV和特定于个人的CNV的共存,以及在数据生成过程中可能造成的数据污染是很自然的。因此,迫切需要一种有效且强大的统计模型,用于同时恢复复发性和个体特异性CNV。

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