基于 Kolmogorov-Arnold 分析检测基因组序列中的体细胞突变
基因组学
2018-11-05 v1 数据分析、统计与概率
摘要
Kolmogorov-Arnold 随机性参数技术首次应用于癌症基因组测序研究，以揭示突变。利用下一代测序技术生成的数据，我们分析了脑肿瘤患者的配对外显子组序列（肿瘤与正常血液）。我们表明，测序数据中包含的突变可利用该技术揭示，从而提供了一种确定给定长度含突变子序列的新方法，即其值不同于不含突变的子序列。该技术的潜在应用包括简化寻找突变片段的过程、加速基因组研究并推进其临床应用。此外，仅基于 Kolmogorov 函数的值预测与多种癌症中频繁突变家族相关的突变，表明这一应用标记可能识别极低丰度的基因组序列，并可用于揭示新型突变。
引用
@article{arxiv.1506.04080,
title = {Detecting somatic mutations in genomic sequences by means of Kolmogorov-Arnold analysis},
author = {V. G. Gurzadyan and H. Yan and G. Vlahovic and A. Kashin and P. Killela and Z. Reitman and S. Sargsyan and G. Yegorian and G. Milledge and B. Vlahovic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.04080},
year = {2018}
}
备注
To appear in Royal Society Open Science, 12 pages, 2 figures