利用荧光原位杂交数据建模肿瘤内基因拷贝数异质性
定量方法
2013-07-31 v1
摘要
肿瘤发生是一个进化过程，涉及大量的基因组重排，通常伴随着许多细胞的基因拷贝数谱的变化。荧光原位杂交 (FISH) 是一种细胞遗传学技术，允许计数单个细胞中的基因拷贝数。与其他类型的癌症数据集相比，利用 FISH 数据研究癌症进展受到的关注要少得多。在本文中，我们专注于利用公开可用的 FISH 数据推断可能的肿瘤进展途径。我们将进化过程建模为正整数锥中的马尔可夫链，其中是用 FISH 检测的基因数量。与现有工作通过假设拷贝数变化相互独立而过度简化现实不同，我们的模型能够捕捉依赖性。我们使用分层对数线性模型（一种流行的计数数据概率模型）对数据集的概率分布进行建模。我们的选择在简约性和良好的数据拟合之间提供了有吸引力的权衡。我们证明了一个具有独立意义的定理，该定理提供了重构肿瘤发生树的充要条件。利用该定理，我们能够利用丰富的肿瘤间系统发育方法。我们展示了如何生成能够捕捉癌症进展动态的肿瘤系统发育树。我们在乳腺癌数据集上验证了所提出的方法。
引用
@article{arxiv.1307.7916,
title = {Modeling Intratumor Gene Copy Number Heterogeneity using Fluorescence in Situ Hybridization data},
author = {Charalampos E. Tsourakakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.7916},
year = {2013}
}
备注
Peer-reviewed and presented as part of the 13th Workshop on Algorithms in Bioinformatics (WABI2013)