Differential Copy Number Variation Analysis — Vergleichende CNV / SCNA-Analyse
Die Analyse differentieller Copy Number Variations (dCNV) identifiziert genomische Regionen, in denen sich die DNA-Kopienzahlen systematisch zwischen zwei Bedingungen unterscheiden – wie z. B. Tumor- versus Normalgewebe, Fall- versus Kontrollkohorten oder behandelte versus unbehandelte Zellen. Durch die Kombination von Read-Depth-Daten auf Probenebene oder Array-Intensitätsdaten mit statistischer Segmentierung und Gruppentests werden somatische Amplifikationen und Deletionen identifiziert, die Krankheiten antreiben können, und rezidivierende Treiberereignisse von passagierem Rauschen über eine Kohorte hinweg unterschieden.
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Quellen
- Olshen, A. B., Venkatraman, E. S., Lucito, R., & Wigler, M. (2004). Circular binary segmentation for the analysis of array-based DNA copy number data. Biostatistics, 5(4), 557–572. DOI: 10.1093/biostatistics/kxh008 ↗
- Mermel, C. H., Schumacher, S. E., Hill, B., Meyerson, M. L., Beroukhim, R., & Getz, G. (2011). GISTIC2.0 facilitates sensitive and confident localization of the targets of focal somatic copy-number alteration in human cancers. Genome Biology, 12(4), R41. DOI: 10.1186/gb-2011-12-4-r41 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Differential Copy Number Variation Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bioinformatics/differential-copy-number-variation-analysis
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