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BACOM: in silico detection of genomic deletion types and correction of normal cell contamination in copy number data

机译:BACOM:在计算机上检测基因组缺失类型并纠正拷贝数数据中的正常细胞污染

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摘要

Motivation: Identification of somatic DNA copy number alterations (CNAs) and significant consensus events (SCEs) in cancer genomes is a main task in discovering potential cancer-driving genes such as oncogenes and tumor suppressors. The recent development of SNP array technology has facilitated studies on copy number changes at a genome-wide scale with high resolution. However, existing copy number analysis methods are oblivious to normal cell contamination and cannot distinguish between contributions of cancerous and normal cells to the measured copy number signals. This contamination could significantly confound downstream analysis of CNAs and affect the power to detect SCEs in clinical samples.
机译:动机:鉴定癌症基因组中的体细胞DNA拷贝数变化(CNA)和重大共有事件(SCE)是发现潜在致癌基因如癌基因和抑癌基因的主要任务。 SNP阵列技术的最新发展促进了高分辨率全基因组范围内拷贝数变化的研究。然而,现有的拷贝数分析方法不注意正常细胞的污染,并且不能区分癌细胞和正常细胞对所测量的拷贝数信号的贡献。这种污染可能会严重混淆CNA的下游分析,并影响检测临床样品中SCE的能力。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2011年第11期|p.1473-1480|共8页
  • 作者

    Yue Wang;

  • 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
  • 关键词

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