A versatile statistical analysis algorithm to detect genome copy number variation
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a versatile statistical analysis algorithm for the detection of genomic aberrations in human cancer cell lines. The algorithm analyzes genomic data obtained from a variety of array technologies, such as oligonucleotide array, bacterial artificial chromosome array, or array-based comparative genomic hybridization, that operate by hybridizing with genomic material obtained from cancer and normal cells and allow detection of regions of the genome with altered copy number. The number of probes (i.e., resolution), the amount of uncharacterized noise per probe, and the severity of chromosomal aberrations per chromosomal region may vary with the underlying technology, biological sample, and sample preparation. Constrained by these uncertainties, our algorithm aims at robustness by using a priorless maximum a posteriori estimator and at efficiency by a dynamic programming implementation. We illustrate these characteristics of our algorithm by applying it to data obtained from representational oligonucleotide microarray analysis and array-based comparative genomic hybridization technology as well as to synthetic data obtained from an artificial model whose properties can be varied computationally. The algorithm can combine data from multiple sources and thus facilitate the discovery of genes and markers important in cancer, as well as the discovery of loci important in inherited genetic disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».