Shixiang Wang

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勤而行之

ABSOLUTE 推断框架

王诗翔 · 2018-07-24

分类: bioinformatics  
标签: bioinformatics   note   ABSOLUTE  

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.