基于分层矩阵能量谱的个体拷贝数变异检测算法

• 作者: 袁细国 陈念华
• 来源期刊: 聊城大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 拷贝数变异 分层矩阵能量谱 全变分
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 数理基础与人工智能研究
• 页码范围: 16-26
• 页数: 11页
• 分类号: N32
• 字数: 8345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19728/j.issn1672-6634.2020.05.003

摘要

拷贝数变异是基因组变异的一种重要形式,在癌症基因组中普遍存在,其包括复发性和个体性拷贝数变异模式,前者指多样本中共同发生的拷贝数变异区域,后者指个体特异性拷贝数变异区域.本文针对个体性拷贝数变异的检测问题,提出一种基于分层矩阵能量谱的检测算法IndivC-NV,其核心思想在于:通过全变分将观察到的信号进行平滑处理,利用潜变量模型将其重建为特征与权重的乘积,以检测拷贝数变异;然后对信号进行分层,依据分层矩阵能量谱在每层的占比,将个体性拷贝数变异进行鉴别.本文通过模拟数据测试所提方法的性能,并与三种同行方法进行比较,其结果表明所提方法的优势;同时,将方法应用于真实乳腺癌样本数据中,检测到一定数量的癌症关联基因.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁细国	西安电子科技大学计算机科学与技术学院	7	16	3.0	3.0
2	陈念华	西安电子科技大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0