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Statistical model-based testing to evaluate the recurrence of genomic aberrations

机译:基于统计模型的测试以评估基因组畸变的复发

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摘要

Motivation: In cancer genomes, chromosomal regions harboring cancer genes are often subjected to genomic aberrations like copy number alteration and loss of heterozygosity. Given this, finding recurrent genomic aberrations is considered an apt approach for screening cancer genes. Although several permutation-based tests have been proposed for this purpose, none of them are designed to find recurrent aberrations from the genomic dataset without paired normal sample controls. Their application to unpaired genomic data may lead to false discoveries, because they retrieve pseudo-aberrations that exist in normal genomes as polymorphisms.
机译:动机:在癌症基因组中,包含癌症基因的染色体区域经常遭受基因组畸变,例如拷贝数改变和杂合性丧失。鉴于此,发现复发性基因组畸变被认为是筛选癌症基因的合适方法。尽管已为此目的提出了几种基于置换的测试,但没有一种设计可从没有配对正常样本控件的情况下从基因组数据集中找到重复的像差。将它们应用于不成对的基因组数据可能会导致错误的发现,因为它们会以多态性的形式检索正常基因组中存在的伪像差。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2012年第12期|p.115-120|共6页
  • 作者

    Satoru Miyano;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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