facets

ファセット

腫瘍/正常シーケンスからの分数および対立遺伝子固有のコピー数推定を実装するアルゴリズム。

Github ActionsCI （ Linux、Macos＆MS Windows ）テストカバレッジ

コマンドを使用して（ビネットとともに）現在のバージョンをインストールできます

 remotes :: install_github( " mskcc/facets " , build_vignettes = TRUE )

PCTGCDATAは必須パッケージです。そのため、それもインストールします（一度だけ行う必要があります）

 remotes :: install_github( " mskcc/pctGCdata " )

PCTGCDATAの使用に関するエラーメッセージが表示された場合

 remotes :: install_github( " veseshan/pctGCdata " )

メモ

2016_11_11（バージョン0.5.6）

新しいバージョンは、二倍体状態に対応する対数比率を推定します。 Procsampleコールに埋め込まれています。パッケージを使用するという点では、今すぐ実行できます。

 rcmat <- readSnpMatrix( filename , ... )
xx <- preProcSample( rcmat , ... )
# specify cval you like
oo <- procSample( xx , cval = 300 )

そして、まっすぐに行きます

emcncf( oo )

emcncf2(oo)オプションは、クローンクラスター構造を課します。この機能は現在再加工されています。注意して使用してください。

Procsampleの出力には4つの要素があります。

• jointseg - 以前と同じ
• out - 以前と同じ3つの追加列：CF、TCN、LCN
• dipLogR - 二倍体ログ比率の推定位置
• flags - これにより、ディプログが十分に推定されるかどうかを示しています。

flagsがnullの場合、diplogrの見積もりに明らかな問題はありません。他の2つのコメントを持つことができます：「MAFRは十分に小さくない」と「ポリクローナル1コピー損失になる可能性があります」。 1つ目は、十分にバランスの取れた対立遺伝子を持つセグメントがないため、推定値が大きくない可能性があることを意味します。 2つ目は、ゲノムの倍増のように見えることを意味します。唯一の低レベルのセグメントは、2+1および2+0（2+2から）です。 2つの異なる細胞画分を備えたゲノムの倍増がありますが、単一コピー損失（1+1から1+0）のモデルは、より良く適合する可能性があります。

注：私は、悪いディプログの見積もりにつながる可能性のあるすべてのシナリオをカバーしていると主張していません。あなたが正しくないように見えるが、フラグがnullに遭遇した場合、私に知らせてください。