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SomaticSeq: An Ensemble and Machine Learning Method to Detect Somatic Mutations.
Fang, Li Tai.
Afiliação
  • Fang LT; Bioinformatics Research and Early Development, Roche Sequencing Solutions, Belmont, CA, USA. Li_tai.fang@roche.com.
Methods Mol Biol ; 2120: 47-70, 2020.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32124311
A standard strategy to discover somatic mutations in a cancer genome is to use next-generation sequencing (NGS) technologies to sequence the tumor tissue and its matched normal (commonly blood or adjacent normal tissue) for side-by-side comparison. However, when interrogating entire genomes (or even just the coding regions), the number of sequencing errors easily outnumbers the number of real somatic mutations by orders of magnitudes. Here, we describe SomaticSeq, which incorporates multiple somatic mutation detection algorithms and then uses machine learning to vastly improve the accuracy of the somatic mutation call sets.
Assuntos
Palavras-chave

Texto completo: 1 Bases de dados: MEDLINE Assunto principal: Software / Genômica / Aprendizado de Máquina / Mutação / Neoplasias Limite: Humans Idioma: En Revista: Methods Mol Biol Assunto da revista: BIOLOGIA MOLECULAR Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

Texto completo: 1 Bases de dados: MEDLINE Assunto principal: Software / Genômica / Aprendizado de Máquina / Mutação / Neoplasias Limite: Humans Idioma: En Revista: Methods Mol Biol Assunto da revista: BIOLOGIA MOLECULAR Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos