用于检测过表达染色体区域的贝叶斯隐马尔可夫混合模型
应用统计
2016-09-27 v3
摘要
在本研究中，我们提出一种隐马尔可夫混合模型，用于分析与染色体位置映射的基因表达测量值。这些表达值表示在 Affymetrix 寡核苷酸阵列的每个探针中观察到的预处理光强。此处，算法 BLAT 用于将数千个探针序列比对到每条染色体。主要目标是识别与高表达值相关的基因组区域，这些区域定义了由连续观测组成的簇。所提出的模型假设一个混合分布，其中某一分量（具有最高期望值的那个）用于容纳过表达簇。该模型利用数据的串行结构，并使用邻居间的距离信息来推断马尔可夫依赖的存在。这种依赖在过表达区域的检测中至关重要。我们提出并讨论了一种马尔可夫链蒙特卡罗算法来拟合该模型。最后，所提出的方法被用于分析代表三种癌症（乳腺、卵巢和脑）的五个数据集。
引用
@article{arxiv.1511.06730,
title = {A Bayesian hidden Markov mixture model to detect overexpressed chromosome regions},
author = {Vinícius Diniz Mayrink and Flávio Bambirra Gonçalves},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.06730},
year = {2016}
}
备注
22 pages, 13 figures