基于高斯混合模型的肿瘤纯度估计

• 作者: 李玉双 闫占正
• 来源期刊: 浙江大学学报（理学版）
• 学科: 生物学
• 关键词: DNA甲基化 肿瘤纯度 高斯混合模型 信息贡献值 差异甲基化位点
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 191-195
• 页数: 5页
• 分类号: Q332
• 字数: 3120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2020.02.009

摘要

在癌症基因组学研究中,临床所得的肿瘤组织是由癌症和正常细胞组成的混合物,肿瘤不纯会对后续的数据分析产生严重影响.基于DNA甲基化的芯片数据,构造了一种简单的肿瘤纯度估计方法GmmPurify.首先借助公共正常样本,利用高斯混合模型定义了一个重要的统计量"信息贡献值";然后筛选出具有高信息贡献值的DNA甲基化位点,构成差异甲基化位点集合;最后利用核密度方法估计肿瘤的纯度.将GmmPurify方法应用于9类肿瘤,得到的纯度估值与两类先进方法的结果高度一致.研究结果表明,在与肿瘤样本相匹配的正常样本缺失的情况下,借助公共正常样本,GmmPurify可以给出令人满意的肿瘤纯度估计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李玉双	燕山大学理学院	8	1	1.0	1.0
2	闫占正	燕山大学理学院	1	0	0.0	0.0