ABSOLUTE 推断框架
王诗翔 · 2018-07-24
分类:
bioinformatics  
标签:
bioinformatics  
note  
ABSOLUTE  
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样本混合物中Cancer细胞比例:
$\alpha$
(假设单染色体组monogenomic,即有同源SCNAs) -
样本混合物中Normal细胞比例:
$1-\alpha$
(染色体倍性为2) -
基因组某位点:x
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Cancer细胞中该位点(整型)拷贝数表示为:q(x)
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Cancer细胞平均倍性为:
$\tau$
,定义为整个基因组上 q(x) 的平均值
样本混合物中位点x的平均绝对拷贝数为:
$$ \alpha q(x) + 2(1-\alpha) \rightarrow Cancer细胞比例*位点拷贝数+正常细胞比例*位点拷贝数2 $$
样本混合物中平均倍性D为:
$$ \alpha \tau + 2(1-\alpha) \rightarrow Cancer细胞比例 * Cancer倍性 + 正常细胞比例 * 正常细胞倍性2 $$
上述两个值以单倍体基因组为单位
因此,位点x的相对拷贝数R为:
$$ R(x) = (\alpha q(x) + 2(1-\alpha)) / D = (\alpha / D) q(x) + (2(1-\alpha) / D) $$
$$ \rightarrow 平均绝对拷贝数 / 平均倍性 $$
因为q(x)取整数值,因此R(x)必然是离散值。最小值为$(2(1-\alpha)/D)$
,发生在纯合性缺失位点,对应正常细胞的DNA比例。
Notably, if a cancer sample is not strictly clonal, copy-number alteration occurring in substantial subclonal fraction will appear as outliers from this pattern.