HetFHMM：一种利用因子隐马尔可夫模型推断肿瘤异质性的新方法
基因组学
2015-03-03 v1
摘要
癌症由连续的突变轮次引起，这些突变产生具有不同基因组变异即克隆的肿瘤细胞。对于药物反应和治疗，有必要准确识别肿瘤样本中的克隆。许多方法通过要么计算细胞流行率和肿瘤系统发育，要么预测突变基因型来推断肿瘤异质性。所有方法都存在一些问题，例如克隆频率计算不准确、丢弃克隆特异性基因型等。在本文中，我们提出一种称为HetFHMM的方法，通过预测克隆特异性基因型和细胞流行率来推断肿瘤异质性。为了推断克隆特异性基因型，我们考虑任意基因组位点处存在多个突变。我们还在不同的模拟数据上测试了我们的模型。结果表明HetFHMM优于近期推断肿瘤异质性的方法。因此，HetFHMM是肿瘤异质性研究领域中的一种新方法。
引用
@article{arxiv.1503.00486,
title = {HetFHMM: A novel approach to infer tumor heterogeneity using factorial Hidden Markov model},
author = {Gholamreza Haffari and Zhaoxiang Cai and Mohammad S. Rahman and Ann E. Nicholson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.00486},
year = {2015}
}
备注
9 pages