使用快速组LARS联合分割多个aCGH图谱

基于阵列的比较基因组杂交（aCGH）是一种用于搜索具有拷贝数变异的基因组区域的方法。对于给定的aCGH图谱，一个挑战是将其精确分割成恒定拷贝数的区域。具有相同疾病状态（例如某种癌症）的受试者，其aCGH图谱通常因与该特定疾病相关的重复和缺失而表现出相似的拷贝数变异。我们引入了一种约束优化算法，用于联合分割多个受试者的aCGH图谱。该算法同时惩罚这组图谱在被称为断点的基因组位置上从一个恒定拷贝数水平跳变到另一个水平的自由度。我们证明，即使在存在显著噪声的情况下，许多不同图谱共享的断点也倾向于被算法首先找到。该算法可以表述为一个组LARS问题。我们提出了一种极快的方法来寻找解路径，即按重要性排序的一系列共享断点。无需额外成本，该算法就能将所有aCGH图谱平滑为具有相等拷贝数的分段恒定区域，从而给出原始数据的低维版本。这些低维版本可以在单个图表上为所有图谱展示，便于直观的可视化解读。文中提供了模拟实验以及该算法在膀胱癌aCGH图谱上的实现。