Array-baserad komparativ genomisk hybridisering (aCGH) möjliggör mätning av DNA-kopia nummer över tusentals platser i ett genom. Huvudsyftet med att analysera aCGH data är att identifiera regionerna för kopiering nummer variation (CNV) och att kvantifiera mängden CNV. Även om det finns många metoder för att analysera enstaka prov aCGH data, analysen av multi-prov aCGH data är ett relativt nytt forskningsområde. Vidare, många av de nuvarande tillvägagångssätten för att analysera multi-prov aCGH data inte på lämpligt sätt utnyttja den ytterligare information som finns i flera prover. Vi föreslår ett förfarande som kallas Fused Lasso Latent Feature Model (FLlat) som ger en statistisk ram för att modellera multi-prov aCGH data och identifiera regioner i CNV. Förfarandet innebär att modellera varje prov av aCGH data som en viktad summa av ett fast antal funktioner. Regioner av CNV identifieras sedan genom en tillämpning av den sammanslagna lasso på varje funktion. Vissa simuleringsanalyser visar att FLLat överträffar enstaka provtagningsmetoder när de simulerade proven delar gemensam information. Vi föreslår också en metod för att uppskatta den falska upptäcktsfrekvensen. En analys av en aCGH datauppsättning som erhållits från mänskliga brösttumörer, med fokus på kromosomerna 8 och 17, visar att FLlat och signifikans testning av Aberrant Copy nummer (ett alternativt, befintligt tillvägagångssätt) identifiera liknande regioner av CNV som överensstämmer med tidigare fynd. Genom de uppskattade egenskaperna och motsvarande vikter kan FLlat dock ytterligare urskilja specifika samband mellan proverna, till exempel genom att identifiera tre olika grupper av prover baserade på deras mönster av CNV för kromosom 17.
Nyligen föreslogs en Fused Lasso Latent Feature Model (FLlat) av REF för att upptäcka latenta CNV-komponenter.
A fused lasso latent feature model for analyzing multi-sample aCGH data
{'venue': 'Biostatistics', 'journal': 'Biostatistics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}