BioHMM:: a heterogeneous hidden Markov model for segmenting array CGH data
BioHMM:: a heterogeneous hidden Markov model for segmenting array CGH data
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btl089
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发表时间：
2006-05-01
期刊：
影响因子：
5.8
通讯作者：
Tavaré, S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Marioni, JC;Thorne, NP;Tavaré, S
我们开发了一种新方法（BioHMM），用于将阵列比较基因组杂交数据分割成具有相同基础拷贝数的状态。通过利用异质隐马尔可夫模型，BioHMM 在分割过程中纳入了相关的生物学因素（例如相邻克隆之间的距离）。
We have developed a new method (BioHMM) for segmenting array comparative genomic hybridization data into states with the same underlying copy number. By utilizing a heterogeneous hidden Markov model, BioHMM incorporates relevant biological factors (e.g. the distance between adjacent clones) in the segmentation process.