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    WGS(CNV/SNV)數據分析
    新聞類型:生信云分析    發布日期:2021-01-29 01:57:17

    全外顯子組測序(WES提供了一種比全基因組測序(WGS)更經濟的技術手段來檢測變異,例如拷貝數變異(Copy Number Variation, CNV)。我公司通過引進西安交通大學的稀疏模型 (Sparse Model) 算法,對WES測序數據分析變異區域的分辨率和靈敏度都有優化,可以從多個WES數據中檢測CNV。該模型以觀測噪聲服從廣義高斯分布及變異具有稀疏特性為先驗假設,進而用帶懲罰的矩陣近似分解表示數據矩陣,并采用迭代加權最小二乘算法優化模型。該方法在仿真數據和真實數據上都得到了驗證,并與其他方法進行了比較。 測試結果表明,該方法具有較高的檢測效率和精度。

     

    Duan J, Wan M, Deng HW, Wang YP. (2016) A Sparse Model Based Detection of Copy Number Variations From Exome Sequencing Data. IEEE Trans Biomed Eng. 63(3):496-505. doi: 10.1109/TBME.2015.2464674.

     

    數據上傳

     

    單細胞轉錄組測序(scRNA-seq),


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