机构名称：
¥ 1.0
一个可能有趣但尚未提及的函数是 subset.CNA 。它允许通过染色体和样本对 CNA 对象进行子集设置，这样就不必对整个数据集进行分割。同样，subset.DNAcopy 允许对包含分割输出的 DNAcopy 对象进行子集设置。由于原始默认分割算法基于排列，因此需要 O(N2) 次计算，其中 N 是染色体上的标记数。新的默认算法要快得多。它包括一种混合方法，用于计算分割的 p 值，部分基于排列，部分基于高斯近似（在 1.2.0 之后的所有版本中可用），以及一条停止规则（在 1.5.0 之后的所有版本中可用），当有强有力的证据证明存在变化时宣布变化（Venkatraman 和 Olshen，2007）。我们不再建议对较大的数据集使用重叠窗口。仍然可以使用选项 p.method='perm' 运行完整的排列分析。如果新算法仍然太慢，可以使用参数 nperm（默认值为 10,000）减少混合方法中的排列数。但是，alpha（测试接受变化点的显著性水平）越低，所需的排列就越多。对于任何非默认值的 nperm 和 alpha 选择，都需要计算停止边界
DNAcopy：用于分析 DNA 拷贝数据的软件包
主要关键词
相关文件推荐
