Process / pipelineBioinformatics / omics

Bayesowska analiza liczby kopii

Bayesowska analiza liczby kopii (CNV) to probabilistyczny model służący do wykrywania segmentów genomu, w których liczba kopii DNA osobnika odbiega od normy diploidalnej. Poprzez umieszczenie rozkładów a priori na stanach liczby kopii i ich aktualizację na podstawie danych z array CGH, SNP array lub sekwencjonowania z analizą głębokości odczytu, podejście to generuje prawdopodobieństwa a posteriori dla każdego stanu liczby kopii w genomie, zapewniając statystycznie uzasadnioną kwantyfikację niepewności, której brakuje w częstotliwościowych metodach segmentacji.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Źródła

  1. Colella, S., Yau, C., Taylor, J. M., Mirza, G., Butler, H., Clouston, P., Bassett, A. S., Seller, A., Holmes, C. C., & Ragoussis, J. (2007). QuantiSNP: an Objective Bayes Hidden-Markov Model to detect and accurately map copy number variation using SNP genotyping data. Nucleic Acids Research, 35(6), 2013–2025. DOI: 10.1093/nar/gkm076
  2. Fridlyand, J., Snijders, A. M., Pinkel, D., Albertson, D. G., & Jain, A. N. (2004). Hidden Markov models approach to the analysis of array CGH data. Journal of Multivariate Analysis, 90(1), 132–153. DOI: 10.1016/j.jmva.2004.02.008

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Copy Number Variation Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/bioinformatics/bayesian-copy-number-variation-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateBayesian Copy Number Variation Analysis (Bayesian Copy Number Variation Analysis). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/bioinformatics/bayesian-copy-number-variation-analysis · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026