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J-GLOBAL ID：201802264180376042   整理番号：18A0161454

前SCNAClonal:SCNA基づく腫瘍サブクローン個体群推定のための効率的なGCバイアス補正【Powered by NICT】

Pre-SCNAClonal: Efficient GC bias correction for SCNA based tumor subclonal populations inferring

著者 (5件)： Chu Yanshuo (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Teng Mingxiang (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Zhenxing (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Yongtian (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Yadong (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BIBM  ページ： 262-265  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 体細胞のコピー数変化(SCNAs)は,全ゲノムseuqncing研究における腫瘍サブクローン個体群を推定するために利用できる,通常正常ペアサンプルの間でそれらのリードカウイント比率がを推定する指標として役立つ。GC研究で,SCNAセグメントにGC含量及びリードカウイント比率が対数線形バイアスパターンを示すことを見出した。しかし,現在サブクローンを推定するツールは,この情報を考慮していない。前SCNAClonal,SCNAsに基づく推定腫瘍サブクローン個体群のための包括的GCバイアス補正ツールを提供する。結果は前SCNAClonalは効果的かつロバストに行うGCバイアスを補正し,SCNAs基づいた腫瘍サブクローン個体群推定ツールの性能を改善できることを示した。必要に応じて前SCNAClonalはパイプラインとしてSCNAs基づくサブクローン個体群推定ツールと一緒に張ったまたは個別に走らせることができた。前SCNAClonalであるPythonパッケージとして公的に利用可能な:https://github.com/dustincys/Pre SCNAClonalCopyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *バイアス ,  ロバスト性 ,  対数 ,  体細胞 ,  *個体群 ,  ゲノム ,  コピー数 ,  *腫瘍 ,  線形性
準シソーラス用語： Python ,  GC含量 ,  *バイアス補正 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 腫瘍 ,  サブ ,  クローン ,  個体群 ,  推定 ,  GC ,  バイアス補正