High-density singelnukleotide polymorphism (SNP) array är en nyligen införd teknik som genotyper mer än 10 000 mänskliga SNPs på en enda array. Det har visats att SNP arrays kan användas för att bestämma inte bara SNP genotyp anrop, men också DNA-kopia nummer (DCN) avvikelser, som är vanliga i solida tumörer. Tidigare har effektiv cancerklassificering visats med hjälp av genuttrycksdata från microarray, eller DCN-data från komparativa genomiska hybridiseringsmatriser (CGH). Möjligheten att klassificera cancer på grundval av DCN-avvikelser som fastställts med hjälp av SNP-matriser har dock inte undersökts tidigare. I denna studie tog vi upp denna fråga genom att tillämpa toppmoderna klassificeringsalgoritmer och funktionsvalsalgoritmer på DCN-avvikelsedata från en offentlig SNP-matrisdatauppsättning. Prestanda mättes med LOOCV-klassificeringsnoggrannhet (permission-one-out cross-validation, LOOCV). Experimentella resultat visade att den maximala noggrannheten var 73,33 %, vilket är jämförbart med den maximala noggrannheten på 76,5 % baserat på data från CGH-deriverade DCN som tidigare rapporterats i litteraturen. Dessa resultat tyder på att DCN-avvikelsedata från SNP-matriser är användbara för etiologi-baserad tumörklassificering.
Ett annat arbete REF undersöker tumörklassificeringen baserat på DNA-kopia nummeravvikelse bestämd med SNP arrays.
Tumor Classification based on DNA Copy Number Aberrations Determined using SNP Arrays
{'venue': 'Oncology reports', 'journal': 'Oncology reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}