Improving estimates of Genome CNAs by developing probabilistic Masks for Microarray Data

Abstract

El número de alteración de copias (CNA) son marcas características de cancer, las cuales son ganancias o pérdidas de copias en secciones de Ácido Desoxirribonucleico. Hoy en día, los CNAs son medidos por diferentes técnicas para el propósito de diagnostico y pronostico. Los arreglos array-Comparative Genomic Hybridization (aCGH), Array-Single Nucleotide Polymorphism (aSNP) and Next Generation Sequencing (NGS) son ejemplos de tecnologías que permiten la relación costo-eficiencia con una alta resolución para la detección de CNAs. El ruido intensivo, así como los sesgos técnicos y biológicos inherentes a las tecnologías modernas de sondeo de las CNAs a menudo causan inconsistencia entre las estimaciones proporcionadas por los diferentes métodos. La detección eficiente y precisa de las posiciones de los puntos de ruptura (breakpoints) en muestras de cáncer heterogéneas medidas en tales condiciones es un problema práctico y metodológico desafiante. A pesar de la necesidad de estimaciones precisas de la CNA, no hay mucha información sobre los errores de estimación. Las máscaras de confianza probabilísticas se diseñaron inicialmente basadas en la distribución de Skew Laplace para representar el jitter en los puntos de interrupción de la CNA. En este trabajo, la distribución experimental de jitter se simula a diferentes rangos para encontrar aproximaciones a las distribuciones reales con errores mínimos. El algoritmo de las mascaras de confidencia esta diseñado y modificado usando distintas aproximaciones. También, son probadas con arreglos HR-CGH y SNP. Además, las máscaras de confianza basadas en la distribución de potencia exponencial se ajustan a las anotaciones de los expertos médicos del conjunto de entrenamiento de los puntos de interrupción obtenidos por el algoritmo de segmentación binaria circular estándar. Una comparación de las máscaras de confianza modificadas y las anotaciones de los expertos relacionadas con los perfiles CNA de neuroblastoma demuestra la eficacia de las máscaras diseñadas para mejorar las estimaciones.