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用于在阵列比较基因组杂交(array CGH)数据中识别增益和缺失的算法。

Algorithms for calling gains and losses in array CGH data.

作者信息

Wang Pei

机构信息

Cancer Prevention Program, Division of Public Health Science, Fred Hutchinson Cancer Research Center, Seattle, WA, USA.

出版信息

Methods Mol Biol. 2009;556:99-116. doi: 10.1007/978-1-60327-192-9_8.

Abstract

In this chapter, we introduce a few statistical algorithms for calling gains and losses in array-based comparative genomic hybridization (array CGH) data, including CBS, CLAC, CGHseg, and Fused Lasso. We illustrate the performance of the methods through simulated and real data examples. We also provide brief guidance on how to use the corresponding software at the end of this chapter.

摘要

在本章中,我们介绍一些用于在基于阵列的比较基因组杂交(阵列CGH)数据中检测增益和缺失的统计算法,包括CBS、CLAC、CGHseg和融合套索算法。我们通过模拟数据和真实数据示例来说明这些方法的性能。在本章结尾,我们还提供了关于如何使用相应软件的简要指南。

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