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標題: The Detection of Chromosomal Copy Number Aberration by Using Logistic Regression on Microarray Generated CGH Data
以邏輯斯迴歸模型分析微陣列基因體雜合比較技術所產生的資料來偵測染色體拷貝數變異之研究
作者: 陳齊康
林良盈
關鍵字: 數學類
基礎研究
微陣列基因體雜合比較技術
相對拷貝數
對數螢光強度訊號比
多類目邏輯斯迴歸模型
摘要: 近來以微陣列為基礎的基因體雜合比較技術(array Comparative GenomicHybridization (array CGH)) 已被應用於偵測染色體上微小變異(chromosomalaberration)之分子細胞遺傳學(molecular cytogenetics)研究。在此技術中,以不同螢光劑染色的腫瘤及正常基因樣本被同時雜合到包含代表已知染色體區域探針(probe)之微陣列上。經由對已雜合之微陣列的影像分析,二基因樣本上眾多染色體區域的相對拷貝數(relative copy number)可由所測得之探針對數螢光強度訊號比(logarithmicsignal ratio of fluorescence intensity)所概略呈現。為了能提供一個易於瞭解的由array CGH 資料判斷腫瘤基因拷貝數變異的方法,我們以多類目邏輯斯迴歸模型(multiclass logistic regression model)來建立相對拷貝數層級和對數螢光強度訊號比的關係。我們經由極大化一個正規化的期望概度函數(regularized expectedlog-likelihood function)來估計邏輯斯迴歸模型中的參數。我們的方法能自動偵測出被測樣本中所存在的不同相對拷貝數的總數。我們用電腦模擬及已發表的array CGH 資料來檢驗我們所提出方法的有效性。邏輯斯迴歸模型為一個在生物、醫學及其他相關領域中廣泛的被使用於分析類別型資料的統計模型。我們以多類目邏輯斯迴歸模型為基礎偵測基因樣本中不同相對拷貝數的方法也提供了邏輯斯迴歸模型在非監視型族群辨認(unsupervised class recognition)上的新應用。
URI: http://hdl.handle.net/11455/49739
其他識別: NSC96-2118-M005-002
顯示於類別:應用數學系所

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