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A single-sample method for normalizing and combining full-resolution copy numbers from multiple platforms, labs and analysis methods

机译:一种单样本方法,用于标准化和组合来自多个平台,实验室和分析方法的全分辨率拷贝数

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摘要

Motivation: The rapid expansion of whole-genome copy number (CN) studies brings a demand for increased precision and resolution of CN estimates. Recent studies have obtained CN estimates from more than one platform for the same set of samples, and it is natural to want to combine the different estimates in order to meet this demand. Estimates from different platforms show different degrees of attenuation of the true CN changes. Similar differences can be observed in CNs from the same platform run in different labs, or in the same lab, with different analytical methods. This is the reason why it is not straightforward to combine CN estimates from different sources (platforms, labs and analysis methods).
机译:动机:全基因组拷贝数(CN)研究的迅速扩展带来了对提高CN估计数的准确性和分辨率的需求。最近的研究已经从多个平台获得了针对同一组样本的CN估计值,很自然地想要合并不同的估计值以满足这一需求。来自不同平台的估计显示了真实CN变化的衰减程度不同。在不同实验室或同一实验室中使用不同分析方法运行的同一平台的CN中,可以观察到类似的差异。这就是为什么将来自不同来源(平台,实验室和分析方法)的CN估计值合并起来并不容易的原因。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2009年第7期|p.861-867|共7页
  • 作者单位

    1Department of Statistics, University of California, 2Life Sciences Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, USA and 3Bioinformatics Division, Walter &

    Eliza Hall Institute of Medical Research, Parkville, Australia;

  • 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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